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

资讯热榜

苹果发布全新Xcode 26开发者工具：内置ChatGPT先进AI功能豆包App“一句话P图”功能全新升级基于SeedEdit 3.0实现全面优化 DeepSeek前高管秘密创业，新AI Agent项目已获顶级VC押注苹果向开发者开放本地AI能力，推出全新Foundation Models框架微软发布 700 个真实 AI 案例，探索智能化工作新模式 Microsoft Releases 700 Real AI Cases to Explore New Intelligent Work Models 支持MCP！开源智能体开发框架 Rowboat：打造你的智能助手只需几分钟苹果将 ChatGPT 和其他 AI 模型引入 Xcode

标签云

人工智能 AI OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek AI绘画谷歌数据机器人大模型 Midjourney 用户智能开源微软 GPT Meta 学习图像技术 AI创作 Gemini 论文马斯克 Stable Diffusion 算法英伟达代码 Anthropic 芯片开发者生成式蛋白质腾讯神经网络训练 3D 研究生成智能体苹果计算机器学习 Sora Claude AI设计 AI for Science GPU AI视频人形机器人搜索华为百度场景大语言模型 xAI 预测伟达深度学习 LLM 字节跳动 Transformer Agent 模态具身智能神器推荐工具文本视觉 LLaMA 算力 Copilot 驾驶大型语言模型 API RAG 应用架构