验证集或
如何避免交叉验证中的数据泄露?
大家好,我是小寒在机器学习中,交叉验证(Cross-Validation)是一种常用的模型评估技术,目的是通过将数据集分割为多个子集,反复训练和验证模型,以便更好地估计模型的性能。 然而,在交叉验证过程中,数据泄露(Data Leakage) 是一个非常严重的问题,它会导致模型的评估结果过于乐观,进而使得模型在实际应用中表现不佳。 什么是数据泄露数据泄露是指在模型训练过程中,模型不恰当地接触到了与验证集或测试集相关的信息,导致模型的训练过程中“提前知道”了本应该不在训练数据中的信息。
1/22/2025 7:59:59 AM
程序员小寒
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