Jerry's Blog

交叉检验

May 05 2024

交叉检验是机器学习模型构建的关键步骤，用于确保模型准确拟合数据并避免过拟合。以红酒质量数据集为例，通过决策树模型展示了不同最大深度对训练和测试准确率的影响。当模型在训练集上表现过好而测试集性能停滞或下降时，即出现过拟合现象。交叉检验能有效识别这种问题，帮助选择泛化能力最佳的模型参数，确保模型在真实数据上的可靠性。