我已经应用了这 4 种方法:
- 训练和测试集。
- K 折交叉验证。
- 留一法叉
- 验证。重复随机测试训练拆分。
“训练集和测试集”方法实现了高精度，但其余方法实现了相同的精度，但低于第一种方法。
我想知道应该选择哪种方法？
最佳答案
每个训练和测试集和交叉验证在特定情况下使用，交叉验证用于比较不同的模型。准确性如果你使用更大的训练数据，总是会增加，这就是为什么有时 Leave One Out Cross 比 K-fold Cross Validation 表现更好，这取决于你的数据集大小，有时取决于你使用的算法using. 另一方面，Train and Test Sets 通常在您不比较不同模型时使用，并且如果运行交叉验证的时间要求不值得，则意味着不需要交叉验证在这种情况下。在大多数情况下，交叉验证是首选，但是，您应该选择哪种方法？这通常取决于您在以处理数据和算法的方式训练数据时的选择，例如您使用随机森林训练数据通常不需要进行交叉验证，但您可以当您使用 Out of Bag estimate 时，您通常不会在 Random Forests 中执行交叉验证，以防万一.
关于python-分割数据集以获得高性能准确性的最佳技术，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58902514/