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KNIME 交叉验证 Cross Validation
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交叉验证: 机器学习算法中使用交叉验证(Cross-Validation)的主要原因是为了更准确地评估模型的性能,减少过拟合风险,以及帮助选择最佳的模型参数。具体来说,交叉验证有以下三个关键优点: 评估模型性能:在训练机器学习模型时,我们通常会将数据集分为训练集(用于训练模型)和测试集(用于评估模型性能)。然而,如果直接这样做,我们可能会因为数据集划分的不均匀或随机性而导致评估结果的不稳定。交叉验证通过多次划分数据集并多次训练和测试模型,可以更全面地评估模型的性能,得到更加稳定和可靠的评估结果。 减少过拟合风险:过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在新的、未见过的数据上表现不佳的现象。交叉验证通过让模型在多个不同的训练集上训练,并在对应的测试集上评估,可以帮助我们观察模型在不同数据集上的表现,从而识别出是否存在过拟合现象。如果模型在训练集上的表现远好于在测试集上的表现,那么很可能是过拟合了。 选择最佳模型参数:在机器学习模型中,通常需要调整一些参数以达到最佳性能。交叉验证可以帮助我们系统地比较不同参数组合下的模型性能,从而选择出最佳的参数设置。具体来说,我们可以使用交叉验证来评估每一种参数组合下的模型性能,然后选择性能最好的那个参数组合。 综上所述,交叉验证是机器学习算法中非常重要的一种技术,它可以帮助我们更准确地评估模型的性能、减少过拟合风险、选择最佳模型参数,并提高模型的泛化能力。 在数据分析和机器学习平台中,如KNIME分析平台,我们最常用的是使用Partitioning节点把数据分成训练集和测试集,可以选择的选项有,是选择绝对值还是相对值,算法选择:从顶部第一个开始,线性抽取,随机,分组抽样,随机种子。 但是我们知道:Partitioning 本身并不综上所述,虽然Partitioning节点本身不执行交叉验证,但它们是交叉验证过程中不可或缺的一部分,用于准备和分割数据集。在KNIME分析平台上,通过组合使用X-Partitioning节点+X-Aggregato节点实现、模型训练节点和结果聚合节点,可以构建出强大的交叉验证工作流。 详细使用 参考视频:
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