数据挖掘算法和实践(二十四):CrossValidation交叉验证及模型选择_r 交叉验证选择最佳叶子数-CSDN博客

网站介绍:文章浏览阅读808次。> 主要是在模型训练阶段的知识,及其常见的交叉验证/CV在样本集选择和模型构建中的作用;## 关于正负样本比例在二分类中一般是1:3的正负样本比例状态;## 训练集、测试集、验证集比例三个概念容易混淆,得到正负样本后合并数据集然后按照8:2的比例把20%数据放在一边(即是测试集),剩下80%数据进行建模(训练集+验证集),开始进行模型构建必然要进行训练集和验证集的拆分,可以用K折法均分成K份分别进行建模,每次建模都会产生(k-1)份的真实训练集和1份真实验证集,然后求平均得到该模型的平均准确率,固_r 交叉验证选择最佳叶子数