大数据处理之道（实验方法<二>）

一：交叉验证（crossvalidation）（附实验的三种方法）方法简介    

（1） 定义：交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR（Principal Component Regression） 、PLS（Partial least squares regression）回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和，称为PRESS(predicted Error Sum of Squares)。【来自wikipidia：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%A4%E5%8F%89%E9%A9%97%E8%AD%89#K-fold_cross-validation】

（2）分类：

交叉验证一般分为三类：double-fold CV即经常所说的2折交叉；10-fold交叉和LOO（leaveone out）CV即留一法交叉。

2折：将原始数据集DataSet均分为两份：一份作为训练集，即trainingSet，一份作为测试集，即testingSet，然后用训练集去做训练，用测试集去验证；之后再将训练集作为测试集，测试集作为训练集进行迭代一次，将两次所得的误差经行处理作为总体数据的预测误差。（注：这里强调一点，就是数据集一定要均分为两份，理由是：作为训练集，数据量一定要不小于测试集，所以在迭代的过程中，使得数据不出现错误情况，必须均分。）

K-折：（在这里说下K-折）是在将数据集分成K个子集，K个子集中得一个作为测试集，而其余的K-1个数据集作为训练集，最后对K个数据子集的错误计算均值，K次迭代验证是对监督学习算法的结果进行评估的方法，数据集的划分一般采用等均分或者随机划分。

LOO：这个方法是K折的一种特列，就是把数据分为N份，其实每一份都是一个样本，这样迭代N次，计算最后的误差来作为预测误差。

（3） 度量方法：在以上的交叉验证的最后都提到了数据误差，因为没验证一次都有一次数据误差，经行K折验证，进行迭代K次，这次误差的处理也有不同的方法，也就是度量方法，比如你取平均值ME，或者方差等都是可以的，还有平均标准误差等，都可以作为最后的验证误差。

（4） 下面是3-fold cross validation

二、实验数据处理方法

（1） 验证：是指把数据分为两部分，一部分作为训练集，即trainingSet，一部分为测试集，即testingSet，一般前者占数据的70%,后者占数据的30%，用训练集来进行训练，用测试集来进行检验，将最后的误差作为总体预测误差。
（注：在这里大家要注意与2折交叉验证的区别，主要在数据集的分和检验上）

（2）交叉验证：在这里就不叙述了，就是利用交叉验证的结果即作为参数选择的标准，同时也作为模型择优的标准。

（3） 实验三【来自机器学习导论】这里首先将数据分为两部分，一部分作为训练集，一部分作为测试集，用训练集做交叉验证选择最优参数，用测试集来选择最优模型。当然最后的误差也是有测试集来作为预测误差。

以上是三种实验处理的方法，纠正哪种方法好，都不能做什么评论，只能说适合你的胃口，或者你专业的胃口，或者看客的胃口……