10折交叉验证(10-fold Cross Validation)
用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十分,轮流将其中9份作为训练数据,1份作为测试数据,进行试验。每次试验都会得出相应的正确率(或差错率)。10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证(例如10次10折交叉验证),再求其均值,作为对算法准确性的估计。
之所以选择将数据集分为10份,是因为通过利用大量数据集、使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点。但这并非最终诊断,争议仍然存在。而且似乎5折或者20折与10折所得出的结果也相差无几。
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