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交叉验证（Cross Validation）

K-折交叉验证（K-fold Cross Validation，记为K-CV）

将原始数据分成K组（一般是均分），将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型，用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标。K一般大于等于2，实际操作时一般从3开始取，只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2。

• 应用最多，K-CV可以有效的避免过拟合与欠拟合的发生，最后得到的结果也比较具有说服性。

Eg:
十折交叉验证

1. 将数据集分成十份，轮流将其中9份作为训练数据，1份作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率。
2. 10次的结果的正确率的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证（例如10次10折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。

此外：

1. 多次 k 折交叉验证再求均值，例如：10 次10 折交叉验证，以求更精确一点。
2. 划分时有多种方法，例如对非平衡数据可以用分层采样，就是在每一份子集中都保持和原始数据集相同的类别比例。
3. 模型训练过程的所有步骤，包括模型选择，特征选择等都是在单个折叠 fold 中独立执行的。

留一交叉验证（Leave-One-Out Cross Validation记为LOO-CV）

• 在数据缺乏的情况下使用，如果设原始数据有N个样本，那么LOO-CV就是N-CV，即每个样本单独作为验证集，其余的N-1个样本作为训练集，故LOO-CV会得到N个模型，用这N个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此下LOO-CV分类器的性能指标。
• 优点：

1. 每一回合中几乎所有的样本皆用于训练模型，因此最接近原始样本的分布，这样评估所得的结果比较可靠。
2. 实验过程中没有随机因素会影响实验数据，确保实验过程是可以被复制的。

• 缺点：

1. 计算成本高，需要建立的模型数量与原始数据样本数量相同。当数据集较大时几乎不能使用。

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