Question

机器学习：K折交叉验证

机器学习里面K折交叉验证，到底验证的是什么？
比如，我需要一个模型，然后用了K折交叉验证，k次的训练集都不一样，那么模型中算出来的参数也不一样，那我不就相当于有了k个模型。那K次的MSE平均得到模型的评估值有什么意义？另外，那我到底该如何选择，到底怎么确定模型的参数？

Answer 1

你说的应该是10折交叉验证，是指把数据集分成10份。
机器学习中k折交叉验证是指将数据集分成k份（可以随机切分，也可以按时间切分，但需要确保训练集和测试集同分布），然后，选择一份作为测试集，剩下的k-1份作为训练集，训练完模型后计算一下损失值；接着换另一份作为测试集，剩下的k-1份作为训练集，再训练一个模型，计算一下损失值；类似这样依次选择每一份作为测试集；最后将不同测试集对应的损失值求平均，就得到了最终的模型评价指标。