機器學習基礎

以1000筆資料進行5折交叉驗證(k = 5 的k折交叉驗證)時,每一回訓練使用的資料筆數為何者?

  1. A200筆
  2. B800筆
  3. C1000筆
查看答案與解析

正確答案:B. 800筆

k折交叉驗證將資料分成k組,以其中1組作為評估用、其餘k − 1組作為訓練用來進行訓練與評估。輪流更換評估用的組別重複k次,並以k次評估的平均作為模型的性能。5折時每組為1000 ÷ 5 = 200筆,因此每回訓練使用200 × 4 = 800筆,共訓練5次。所有資料都恰好被用於評估一次,因此即使資料少也能穩定地估計性能。

  • A. 這是每回評估所使用的資料筆數。
  • B. 正確。使用5組中的4組,即200 × 4 = 800筆來訓練。
  • C. 若以全部資料訓練,就沒有留下用於評估的資料。
練習這個領域 前往領域頁面

相關計算工具

機器學習基礎的其他題目

  1. 下列何者是發生過擬合(過度擬合)時會看到的情形?
  2. 將模型的誤差分成偏差(bias)與變異(variance)來思考時,下列何者適當?
  3. 下列關於抑制過擬合的正規化等方法的敘述,何者適當?
  4. 下列建立機器學習模型的步驟中,何者造成了資料洩漏(評估用資料的資訊混入訓練中)?
  5. 以200筆測試資料評估某個二元分類模型,其混淆矩陣為真陽性(TP)45筆、偽陽性(FP)5筆、偽陰性(FN)45筆、真陰性(TN)105筆。精確率與召回率的組合,何者正確?