k-fold cross validation（k-摺疊交叉驗證）,python pandas （ix & iloc &loc） 的區別
阿新 • • 發佈：2019-01-09
交叉驗證的目的：在實際訓練中，模型通常對訓練資料好，但是對訓練資料之外的資料擬合程度差。用於評價模型的泛化能力，從而進行模型選擇。
交叉驗證的基本思想：把在某種意義下將原始資料(dataset)進行分組,一部分做為訓練集(train set),另一部分做為驗證集(validation set or test set),首先用訓練集對模型進行訓練,再利用驗證集來測試模型的泛化誤差。另外，現實中資料總是有限的，為了對資料形成重用，從而提出k-摺疊交叉驗證。
2.1 K-fold
最基礎的CV演算法，也是預設採用的CV策略。主要的引數包括兩個，一個是樣本數目，一個是k-fold要劃分的份數。
python pandas （ix & iloc &loc） 的區別
loc——通過行標籤索引行資料
iloc——通過行號索引行資料
ix——通過行標籤或者行號索引行資料（基於loc和iloc 的混合）
同理，索引列資料也是如此！