留下一次交叉验证查询

Question

我目前正在尝试理解人工智能（学习）中的一个主题，并需要帮助理解以下内容：

为什么当与多数分类器一起使用时，Leave-one-out-cross-validation算法在相同数量的正面和负面示例的数据集上得分为零而不是50％？

感谢您对此的指导。

Answer 1

如果我正确理解了这个问题，当你遗漏正样本时，训练集会有更多的负面样本;因此，左边的样本被归类为负数。反之亦然。