?Sklearn中的CV與KFold詳解?
發布時間：2025-04-01 02:54:57來源：
在機器學習中，交叉驗證（Cross Validation, CV）是評估模型性能的重要方法之一。而`KFold`則是Scikit-learn庫中最常用的交叉驗證工具之一。今天就帶大家深入了解這兩者的奧秘！??
首先，什么是交叉驗證？簡單來說，它就是將數據集分成訓練集和驗證集多次重復操作，以減少因數據劃分不同而導致的結果波動。常見的交叉驗證方式包括K折交叉驗證（KFold）。??
那么，KFold具體是怎么工作的呢？它會將數據集分為K個子集，每次用其中一個作為驗證集，其余作為訓練集，循環K次，最終得到K個模型表現結果。這樣既能充分利用數據，又能有效評估模型魯棒性！??
此外，KFold還有參數如`shuffle`（是否打亂數據）和`random_state`（隨機種子），確保實驗可復現。對于小樣本或類別不平衡問題，KFold更是不可或缺的好幫手！??
掌握CV與KFold，讓你的模型更強大！?? 機器學習 Python 數據分析
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