一、模型选择

图1.1 模型选择问题

如何选择?

• 视觉上 NO
  不是所有资料都能可视化；人脑模型复杂度也得算上。
• 通过 NO
  容易过拟合，泛化能力差。
• 通过 NO
  能保证好的泛化，不过往往没法提前获得测试资料。

图1.2 泛化的保证

折中：将样本资料分为两部分。一部分用作训练，一部分用作验证。

图1.3 样本内误差和测试误差的比较

二、验证

图2.1 验证集

基于验证集的模型选择：

• 利用所有训练数据训练所有模型，得出各个模型下的最优假设；
• 计算验证数据在各个模型最优假设下的代价值，选择最小代价值的模型；
• 利用全部样本数据训练选出来的模型，得到最优假设。

图2.2 基于验证集的模型选择1
图2.3 基于验证集的模型选择2

如何选择?
通常，取样本总数的1/5。

图2.4 基于验证集的模型选择3

注意：validation不见得比较慢（训练数据变少了）。

三、留一交叉验证

图3.1 留一交叉验证1
图3.2 留一交叉验证2
图3.3 留一交叉验证3

四、V折交叉验证

留一交叉验证速度慢以及存在不稳定性，实际中通常不怎么用。
将留一中的一个变为一份 ------> V折交叉验证。
V常取5或10。

图4.1 V折交叉验证1
图4.2 V折交叉验证2
图4.3 验证相关方法小结