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运用Kfold交叉验证时,在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多,最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。
但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。
1. 容易给机器造成过重负担,花费大量时间。
2. 每一次验证的测试集(或验证集)中数据太少,很难得到准确的误报率。
总体而言,k一般取10,取值依不同项目情况而定,当然一定存在k<n(训练集数据条数)。
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