moea_joint
113年
[統計資訊] 統計學、巨量資料概論
第 38 題
何謂交叉驗證(Cross-Validation)?
- A 將資料集隨機分為訓練集和測試集
- B 將資料集按照特徵分為訓練集和測試集
- C 將資料集按照時間順序分為訓練集和測試集
- D 將資料集多次隨機分為訓練集和測試集,取平均結果
思路引導 VIP
當我們想評估一個模型的預測能力時，如果只將資料「隨機」分成兩份並僅測試一次，你認為測試結果會不會受到那次切分時「運氣好壞」的影響？為了讓評估結果更穩定、更不依賴某一次的隨機分配，我們通常會對同一組資料進行什麼樣的「循環」操作來獲取更客觀的表現數值？
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模型評估的穩健性
恭喜你精準地辨識出交叉驗證的核心特徵！你能選出正確答案，說明你已經掌握了數據評估中「降低變異性」的核心觀念。在機器學習與統計建模中，交叉驗證 (Cross-Validation) 與一般的單次分割（Hold-out method）最大的不同，就在於它強調的是重複性與全面性。
循環驗證的價值
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