① r語言中,利用交叉驗證(crossvalidation)調節參數具體會執
隨著機器學習的普及，評估模型的性能變得至關重要。交叉驗證和ROC曲線是兩種常見的評估模型性能的方法。本文旨在深入講解這兩種方法的基本原理、應用場景以及如何在實際中運用它們來提升機器學習模型的性能。同時，我們也將分享一些實用的實踐建議，以幫助讀者在實際工作中靈活應用這些方法。
交叉驗證是一種評估機器學習模型性能的有效手段。它通過將數據集劃分為多個子集，每次選取其中一部分作為訓練集，剩餘部分用於測試，重復這一過程多次，從而獲得穩定且可靠的評估結果。這種方法在充分利用數據集的同時，減少了評估結果的偶然性。
ROC曲線是一種直觀的評估分類演算法性能的工具，通過繪制真陽性率與假陽性率之間的關系曲線來直觀地展示不同閾值下的性能。它尤其適用於比較不同分類器和優化分類器的性能。
在實際工作中，合理應用交叉驗證和ROC曲線能夠幫助我們更好地評估模型，選擇最優的模型或參數。下面，我們將探討如何結合這兩種方法來綜合評估分類器的性能，以及如何進行參數調優。
以鳶尾花數據集為例，我們可以通過使用交叉驗證和ROC曲線，評估邏輯回歸和決策樹等模型的性能，並對模型進行參數優化。具體而言，我們首先選擇合適的交叉驗證演算法，如K折交叉驗證，根據模型在不同子集上的表現計算性能指標，如准確率、F1值等。然後，通過ROC曲線評估模型的性能，通過曲線下的面積（AUC）來量化不同模型的性能差異。
在實際案例中，我們可以使用gbsg數據集，它包含了與乳腺癌患者相關的一些特徵和生存信息。通過實現交叉驗證和繪制ROC曲線，我們能夠比較不同模型在該數據集上的表現。進一步地，我們可以根據ROC曲線和AUC值來判斷哪個模型在預測乳腺癌患者的生存情況上更為准確。最後，通過調整模型參數，我們可以尋找最優的參數組合，以達到最佳的預測效果。
通過結合交叉驗證和ROC曲線，我們可以更加全面地評估模型性能，為選擇最佳模型或參數提供有力的依據。在實際應用中，這些方法不僅有助於提升模型的預測准確性，還能促進模型的可靠性和泛化能力。
② 什麼是交叉檢驗
交叉驗證(Cross-validation)主要用於建模應用中，例如PCR 、PLS 回歸建模中。在給定的建模樣本中，拿出大部分樣本進行建模型，留小部分樣本用剛建立的模型進行預報，並求這小部分樣本的預報誤差，記錄它們的平方加和。這個過程一直進行，直到所有的樣本都被預報了一次而且僅被預報一次。把每個樣本的預報誤差平方加和，稱為PRESS(predicted Error Sum of Squares)
用交叉驗證的目的是為了得到可靠穩定的模型。在建立PCR 或PLS 模型時，一個很重要的因素是取多少個主成分的問題。用cross validation 校驗每個主成分下的PRESS值，選擇PRESS值小的主成分數。或PRESS值不再變小時的主成分數。[1]
常用的精度測試方法主要是交叉驗證，例如10折交叉驗證(10-fold cross validation)，將數據集分成十份，輪流將其中9份做訓練1份做測試，10次的結果的均值作為對演算法精度的估計，一般還需要進行多次10折交叉驗證求均值，例如：10次10折交叉驗證，以求更精確一點。
交叉驗證有時也稱為交叉比對，如：10折交叉比對
來自網路http://ke..com/link?url=--ZY-VjBfyQXSfwPhg05fk_