k折交叉检验公式

k折交叉检验公式
k折交叉检验是一种统计学中常用的模型验证方法，可以评估模型的泛化性能。

公式如下：
1. 将数据集分为k个相等大小的子集，记为D1, D2, ..., Dk。

2. 对于每个子集Di，将其作为验证集，其他子集组合成训练集。

3. 用训练集对模型进行训练，并在验证集上进行预测。

4. 计算模型在验证集上的性能指标，如准确率、精确率、召回率等。

5. 重复步骤2-4，直到每个子集都作为验证集，得到k个性能指标的值。

6. 对k个性能指标进行平均，作为模型的最终评估结果。

k折交叉检验的公式可以表示为：
CV(k) = (1/k) * Σ Performance(i)
其中，CV(k)表示k折交叉检验的评估结果，Performance(i)表示第i个子集上的性能指标的值。

求和符号Σ表示对所有子集上的性能指标求和，平均符号(1/k)表示对求和结果进行平均。