K-fold cross-validation
{{K次交叉验证,初始采样分割成K个子样本,一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据,其他K-1个样本用来训练。交叉验证重复K次,每个子样本验证一次,平均K次的结果得到一个单一估测。这个方法的优势在于,同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证,每次的结果验证一次,10次交叉验证是最常用的。}}
留一验证
正如名称所建议, 留一验证(LOOCV)意指只使用原本样本中的一项来当做验证资料, 而剩余的则留下来当做训练资料。 这个步骤一直持续到每个样本都被当做一次验证资料。 事实上,这等同于 K-fold 交叉验证是一样的,其中K为原本样本个数。 在某些情况下是存在有效率的算法,如使用kernel
regression 和Tikhonov regularization。
误差估计
可以计算估计误差。常见的误差衡量标准是均方差和方根均方差,
分别为交叉验证的方差和标准差。
Holdout 验证
常识来说,Holdout 验证并非一种交叉验证,因为数据并没有交叉使用。 随机从最初的样本中选出部分,形成交叉验证数据,而剩余的就当做训练数据。 一般来说,少于原本样本三分之一的数据被选做验证数据。