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和K-fold cross validation有什么区别？您能用几句话来描述每种CV方法的步骤吗？
答案 0 :(得分：1)
K折叠交叉验证是一种样本外交叉验证。 “样本外”的名称来自以下事实：如果我们拟合模型并在训练集上计算MSE，我们将对模型拟合独立数据集的程度获得乐观的评估。这种有偏差的估计称为拟合的样本内估计（我们将使用训练样本），而交叉验证的估计则为样本外估计。
在k倍交叉验证中，原始样本被随机分为k个相等大小的子样本。在k个子样本中，保留了一个子样本作为用于测试模型的验证数据，其余的k -1个子样本用作训练数据。然后，将交叉验证过程重复k次，k个子样本中的每一个仅被用作验证数据一次。然后可以将k个结果取平均值以产生单个估计。与重复随机子采样相比，此方法的优势在于，所有观测值均用于训练和验证，每个观测值均仅用于验证一次。
对于其他方法，您可以查看维基百科，那里有出色的摘要：https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_(statistics)#Types