Cv表徵是什麼意思

在機器學習和數據挖掘領域，「cv表徵」通常指的是交叉驗證（cross-validation）表徵或交叉驗證集。交叉驗證是一種用於評估模型性能和避免過擬合的方法。在交叉驗證中，數據集被分成幾個部分（通常是k份，因此也稱為k折交叉驗證），然後使用其中一部分數據作為驗證集，而剩下的數據作為訓練集。這個過程會重複k次，每次使用不同的部分作為驗證集。最後，模型的性能指標會基於這k次驗證的平均結果來計算。

交叉驗證表徵可以用來選擇模型參數、比較不同模型或者評估模型的泛化能力。在實踐中，交叉驗證通常與評估指標（如精度、召回率、F1得分等）結合使用，以確定模型的性能。