5 折交叉验证流程

5 折交叉验证流程
5折交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法，其流程如下：
1. 数据集划分：将原始数据集均匀地划分为5个大小相似的子集。

2. 模型训练和测试：依次选择其中一个子集作为测试集，其他四个子集作为训练集，训练模型并在测试集上进行评估。

这个过程重复五次，确保每个子集都被用作测试集一次。

3. 性能度量：对于每一次测试，可以使用各种性能度量指标，如准确度、精确度、召回率、F1分数等，来评估模型在测试集上的性能。

4. 汇总结果：将五次测试的性能度量结果取平均值，得到模型的最终性能评估。

请注意，每个子集的大小应该接近原始数据集的1/5，且子集的划分应该保持原始数据集中的类别分布平衡。

在进行模型训练和测试时，最好采用可重复的随机划分方法以避免数据划分产生的误差影响结果的稳定性。

此外，还可以使用不同的参数配置或模型架构进行多次交叉验证，以获取更全面的性能评估和参数优化。