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为什么人们选择使用 k 倍验证而不是使用随机采样 k 次？
最佳答案
因为使用 k 次随机采样，某些对象会被采样得太频繁，并且许多对象根本不会被采样(对于有用的 k 来说，采样量大得惊人!)。
K 折交叉验证保证每个对象被使用 k-1 次用于学习，1 次用于测试。这会产生更稳定的结果，每个数据点都同等重要。
关于machine-learning - K 倍验证与随机采样 k 次，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37822944/
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