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交叉验证和P值有关系吗

时间:2023-02-02 20:50:48

机器学习的性能评价,往往用K-fold交叉验证,有的时候也用P值,那么前者反映了泛化能力,后者呢?它们所反映的内容有怎样的关系?

最佳答案

K-fold交叉验证是机器学习中常用的性能评估为K份,每次使用其中一份作为验证集,剩下的K-1份作为训练集,这样重复K次,最后求平均值。这种方法能够有效地评估模型在未知数据上的泛化能力。

 P值是统计学中常用的概念,它表示察到的结果或更极端结果的中,可以使用P值来评估模型的统计显著性,即模型预测结果是否和实际结果有显著差异。

 K-fold交叉验证和P值评估的内容是不同的,前者评估的是模型的泛化能力,后者评估的是模型的统计显著性,两者可以结合起来使用是为了给出更加全面合考虑模型在未知数据上的泛化能力以及对已知数据的预测精度。

 例如,在使用K-fold交叉验证评估模型时,我们可以求出模型在不同数据集上的平均验证分数,如果该分数较高,表明模型具有较好的泛化时,我们可以求出模型预的差异是否具有统计显著性表明模型对已知数

总的来说,使用K-型的泛化能力,而使用P值可以评估模型的统计显著性。两者结合起来可以综合评估模型的性能。

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