交叉驗證（cross validation）

交叉驗證是資料分析時模型選擇的方法之一，將資料集分為三份，分別為訓練集（training set），驗證集（valication set）和測試集（test set），分別功能為訓練模型，選擇模型和對學習方法的評估。其演算法的思想為重複的使用資料，使得模型的精度越來越高。

交叉驗證的方法有以下三種

1.簡單交叉驗證

將書記分為2份，訓練集和測試集，在訓練集中多次訓練得到不同的模型，再在測試集中測試選擇誤差最小的模型即可。

2.s折交叉驗證

將資料集分為互不相交的s份，用其中乙個資料當測試集合，剩下的s-1個當訓練集，進行s次訓練之後選擇誤差最小的模型即可。

3.留一交叉驗證

當資料集容量等於上述的s時為留一交叉驗證，多在資料缺乏的時候使用。

簡單交叉驗證步驟

1.將集合x隨機分成a,b,c三份

2.用a當作測試集合，b,c為訓練集，進行資料分析

3.用b當作測試集合，a,c為訓練集，進行資料分析

4.用c當作測試集合，a,b為訓練集，進行資料分析

5.將資料分析的結果求平均值即可

《統計學習方法》

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