機器學習 | 機器學習評估方法
機器學習評估方法
留出法(hold out)：數據集預留出一部分數據為測試集，將數據集 D 劃分為訓練集 S 和測試集 T。大概比例為測試集占全局數據量的(1/5~1/3)
留一法：留一法是留出法的特例，即每次測試集 T 只留一個數據，剩下的作為訓練集 S
K折交叉驗證(k-fold cross validation)：每次將數據劃分 k 份，其中一份作為測試集 T，剩下的作為訓練集 S；重復以上過程 k 次，特別地每次用作測試集 T 的都是各不相同的。
自助法(bootstrapping)：每次從數據集 D 中有放回地采一個樣本，並將這個樣本放入訓練集 S 中，共重復 m 次，此時訓練集共有 m 個樣本，而測試集 T 則為 D - S（此處的減法為集合減法）
自助法在樣本量較少、難以有效劃分訓練集和測試集時很有用，而留出法和k折交叉驗證在樣本量較多時更常用
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