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机器学习
对于k折交叉验证, 以下对k的说法正确的是()
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A、k越大, 不一定越好, 选择大的k会加大评估时间
B、选择更大的k, 就会有更小的bias (因为训练集更加接近总数据集)
C、在选择k时, 要最小化数据集之间的方差
D、以上所有
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答案解析
k越大, bias越小, 训练时间越长. 在训练时, 也要考虑数据集间方差差别不大的原则. 比如, 对于二类分类问题, 使用2-折交叉验证, 如果测试集里的数据都是A类的, 而训练集中数据都是B类的, 显然, 测试效果会很差.如果不明白bias和variance的概念, 务必参考下面链接:Gentle Introduction to the Bias-Variance Trade-Off in Machine Learninghttp://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-to-the-bias-variance-trade-off-in-machine-learning/Understanding the Bias-Variance Tradeoffhttp://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html
旺仔小秃头
挑战成功
以上所有
4个月前
mshare
挑战成功
以上所有
2年前
mshare
挑战失败
在选择k时, 要最小化数据集之间的方差
2年前
mshare
挑战失败
选择更大的k, 就会有更小的bias (因为训练集更加接近总数据集)
2年前
mshare
挑战失败
k越大, 不一定越好, 选择大的k会加大评估时间
2年前
jjhash
挑战成功
以上所有
2年前
jjhash
挑战失败
k越大, 不一定越好, 选择大的k会加大评估时间
2年前
麦兜
挑战成功
以上所有
2年前
麦兜
挑战失败
在选择k时, 要最小化数据集之间的方差
2年前
chay99
挑战成功
以上所有
3年前
选项 A
选项 B
选项 C
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