過同學(xué)
2020-08-15 14:39老師，您好。 在M-fold cross-validation課件那一頁，不太明白什么是smallest out-of-sample sum of squared residuals?（step4）（比如怎么算）能不能舉個例子？謝謝~
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1個回答
Jenny助教
2020-08-17 14:08
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同學(xué)你好，這部分內(nèi)容考試要求不多，簡單參考一下后面的解釋就可以了。假設(shè)有n個觀測值，我們將其均分為M組。用其中M-1組來訓(xùn)練模型，然后用訓(xùn)練得到的模型對剩下的一組（out of sample）進(jìn)行預(yù)測，并在該組上計(jì)算預(yù)測誤差。因?yàn)閺腗組中選擇M-1組有M種選擇，也可以理解為這M個組都有可能成為剩下的那一個預(yù)測組。所以便會計(jì)算M次的預(yù)測誤差，對這M次的預(yù)測誤差平均便得到一個交叉驗(yàn)證誤差。以上過程便稱為K-fold交叉驗(yàn)證。在模型選擇時，最后選擇使得交叉驗(yàn)證誤差最小的模型就可以了（也就是smallest out of smaple sum of squared residuals). 這部分的計(jì)算量太大了，是需要借助計(jì)算機(jī)的，所以就不展開了，簡單了解一下即可。
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