交叉驗證

交叉驗證 ， 有時亦稱循環估計 ， 是一種統計學上將數據樣本切割成較小子集的實用方法 。 於是可以先在一個子集上做分析 ， 而其它子集則用來做後續對此分析的確認及驗證 。 一開始的子集被稱爲訓練集 。 而其它的子集則被稱爲驗證集或測試集 。 交叉驗證的目的 ， 是用未用來給模型作訓練的新數據 ， 測試模型的性能 ， 以便減少諸如過擬合和選擇偏差等問題 ， 並給出模型如何在一個獨立的數據集上通用化 （ 即 ， 一個未知的數據集 ， 如實際問題中的數據 ） 。 交叉驗證的理論是由所開始的 。 它對於防範根據數據建議的測試假設是非常重要的 ， 特別是當後續的樣本是危險 、 成本過高或科學上不適合時去搜集 。