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1.K-Fold 交叉验证概念

在机器学习建模过程中，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。如果此时就使用测试数据来调整模型参数，就相当于在训练时已知部分测试数据的信息，会影响最终评估结果的准确性。通常的做法是在训练数据再中分出一部分做为验证(Validation)数据，用来评估模型的训练效果。

验证数据取自训练数据，但不参与训练，这样可以相对客观的评估模型对于训练集之外数据的匹配程度。模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，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。这K个模型分别在验证集中评估结果，最后的误差MSE(Mean Squared Error)加和平均就得到交叉验证误差。交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。

2.举例说明

下面举一个具体的例子来说明K-Fold的过程，比如如下的数据

[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]
复制代码

分为K=3组后

Fold1: [0.5, 0.2]
Fold2: [0.1, 0.3]
Fold3: [0.4, 0.6]
复制代码

交叉验证的时会使用如下三个模型，分别进行训练和测试，每个测试集误差MSE加和平均就得到了交叉验证的总评分

Model1: Trained on Fold1 + Fold2, Tested on Fold3
Model2: Trained on Fold2 + Fold3, Tested on Fold1
Model3: Trained on Fold1 + Fold3, Tested on Fold2复制代码

3.应用讲解

1、 将全部训练集S分成k个不相交的子集，假设S中的训练样例个数为m，那么每一个子集有m/k个训练样例，相应的子集称作{​}。

2、 每次从模型集合M中拿出来一个​，然后在训练子集中选择出k-1个

{​}（也就是每次只留下一个​），使用这k-1个子集训练​后，得到假设函数​。最后使用剩下的一份​作测试，得到经验错误​。

3、 由于我们每次留下一个​（j从1到k），因此会得到k个经验错误，那么对于一个​，它的经验错误是这k个经验错误的平均。

4、 选出平均经验错误率最小的​，然后使用全部的S再做一次训练，得到最后的​。

核心内容：

通过上述1,2,3步进行模型性能的测试，取平均值作为某个模型的性能指标

根据性能指标来挑选出最优模型，再进行上述第4步重新进行训练，获得最终模型

疑问解答：

1.为什么不直接拆分训练集与数据集，来验证模型性能，反而采用多次划分的形式，岂不是太麻烦了？

我们为了防止在训练过程中，出现过拟合的问题，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。这样的直接划分会导致一个问题就是测试集不会参与训练，这样在小的数据集上会浪费掉这部分数据，无法使模型达到最优（数据决定了程性能上限，模型与算法会逼近这个上限）。但是我们又不能划分测试集，因为需要验证网络泛化性能。采用K-Fold 多次划分的形式就可以利用全部数据集。最后采用平均的方法合理表示模型性能。

2.为什么还要进行所有数据集重新训练，是否太浪费时间？

我们通过K-Fold 多次划分的形式进行训练是为了获取某个模型的性能指标，单一K-Fold训练的模型无法表示总体性能，但是我们可以通过K-Fold训练的训练记录下来较为优异的超参数，然后再以最优模型最优参数进行重新训练，将会取得更优结果。

3.何时使用K-Fold

我的看法，数据总量较小时，其他方法无法继续提升性能，可以尝试K-Fold。其他情况就不太建议了，例如数据量很大，就没必要更多训练数据，同时训练成本也要扩大K倍（主要指的训练时间）。

4.参考

1.K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)

2.规则化和模型选择（Regularization and model selection）