5倍交叉驗證是什麼意思

5倍交叉驗證（5-fold cross-validation）是一種用於評估機器學習模型性能的方法。在這個過程中，數據集被隨機分為5個部分（ folds ），其中4個部分用於訓練模型，剩下一部分用於測試模型。這個過程重複5次，每次使用一個不同的部分作為測試集，而其餘的4個部分作為訓練集。在每次疊代中，訓練集都會包含整個數據集的80%（4/5），而測試集則包含剩下的20%（1/5）。

交叉驗證的目的是為了減少過擬合（overfitting）的風險，並提高模型性能評估的準確性。通過將數據集分成不同的部分，交叉驗證可以提供一個更全面的角度來評估模型的泛化能力，即模型在新數據上的表現。

在5倍交叉驗證中，每次疊代後，模型在測試集上的性能評估都會被記錄下來。最後，這些評估結果會被平均，以得到一個更準確的模型性能估計。這種方法有助於減少樣本偏差，因為每個數據點都有機會出現在測試集中。

交叉驗證不僅可以用於評估模型的性能，還可以用於選擇模型參數。例如，你可以使用5倍交叉驗證來選擇最佳的模型超參數，如學習率、隱藏層數目等。通過比較不同參數設置下的模型性能，你可以找到最佳的參數組合，從而構建出性能最好的模型。