我有一个使用10倍交叉验证的算法。在训练集中，我使用其中一个折叠来验证训练模型，然后将所学习的模型放在旁边进行测试。
我想创建一个学习曲线，这意味着我需要改变训练集的大小。这是否意味着我还会改变验证集的大小以及训练数据？这是否意味着我需要更改测试集的大小（除了训练和验证折叠之外的折叠）？
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10倍交叉验证通过获取标记数据的训练集并将其划分为10个相等大小的子集来工作。将9个子集组合到新的训练集中，剩余的1个子集用于验证/测试，即模型在原始训练集的90％上训练并在10％上进行测试。
这在10个子集中的每个子集上执行10次（折叠），因此每个子集用于测试。在每次迭代时执行测试的性能测量，并且在完成所有迭代之后，计算平均值。
没有什么叫做＃34;训练折叠＆＃34;或者＆＃34;测试折叠＆＃34;，折叠是过程的迭代。在此过程中也没有保留子集，每次迭代都使用所有子集。
要创建学习曲线，您所说的可以简单地改变原始训练集的大小，让10倍交叉验证过程按原样运行。原始训练集中的记录数量是您对训练集大小的度量，性能是交叉验证完成时给定的平均值。