weka - Weka 中的 10 折交叉验证

Question

对于 Weka 中可用的 10 折交叉验证和传统的 10 折交叉验证之间的区别，我有点困惑。我理解 K 折交叉验证的概念，但是从我读到的 10 -Weka 中的折叠交叉验证有点不同。

在 Weka FIRST 中，模型建立在所有数据之上。只有这样才能进行 10 折交叉验证。在传统的 10 折交叉验证中，事先没有建立模型，建立了 10 个模型:每次迭代一个(如果我错了请纠正我!)。但如果是这样的话，Weka 在 10 折交叉验证时到底做了什么？它是再次为十次迭代中的每一次制作模型还是使用之前组装的模型。谢谢!

Answer 1

据我所知，Weka 中的交叉验证(以及其他评估方法)仅用于估计泛化误差。也就是说，(隐含的)假设是您希望将学习的模型与您没有提供给 Weka 的数据(也称为“验证集”)一起使用。因此，您获得的模型是针对整个数据进行训练的。

在交叉验证期间，它会训练和评估许多不同的模型(在您的案例中为 10 个)，以估计学习模型的泛化能力。您实际上看不到这些模型——它们仅在内部使用。显示的模型未经过评估。