weka - Weka 中的 10 折交叉验证

Question

我对 Weka 中可用的 10 折交叉验证和传统的 10 折交叉验证之间的区别有点困惑。我理解 K 折交叉验证的概念，但从我读过的 10 折交叉- Weka 中的验证有点不同。

在 Weka FIRST 中，模型建立在所有数据之上。只有这样才能进行 10 折交叉验证。在传统的 10 折交叉验证中，没有预先构建模型，而是构建了 10 个模型：每次迭代一个（如果我错了，请纠正我！）。但如果是这样的话，Weka 在 10 折交叉验证期间到底做了什么？它是否再次为十次迭代中的每一次创建一个模型，或者它是否使用先前组装的模型。谢谢！

Answer 1

据我所知，Weka 中的交叉验证（以及其他评估方法）仅用于估计泛化误差。也就是说，（隐式）假设是您希望将学习模型与您未提供给 Weka 的数据（也称为“验证集”）一起使用。因此，您获得的模型是针对整个数据进行训练的。

在交叉验证期间，它训练和评估许多不同的模型（在您的情况下为 10 个），以估计学习模型的泛化程度。您实际上并没有看到这些模型——它们仅在内部使用。显示的模型未评估。