Cross-validation brief introduction

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要对一个统计模型进行评价，不仅要看模型对建模数据的拟合程度的好坏（因为over-fitting），还要看它在另一个独立的检验数据中预测情况的好坏。而Cross-validation 是在没有独立样本情况下（或独立样本的获得需要很高成本），对建模数据本身进行拆分，对模型的有效性进行评价的一种方法。
1、Hold-Out Validation；
2、K-Fold Cross-Validation；
3、Leave-One-Out Cross-Validation；
4、Repeated K-Fold Cross-Validation；

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关键词：introduction troduction Validation Brief Cross 成本 模型 统计 样本

浏览了下，不是很详细，一般

2# zsushenye
谢谢您的购买，希望大家在统计学知识方面共同提高。
这篇文章像是个介绍性的手本，很简洁，可以说是简单。因为Cross-validation 本身就是一种计算方法，知道了就很简单，就是和知道如何电脑开机和关机一样。所以仅仅就是告诉你它是怎么算的。至于它的用途里面也介绍了，本来也就那么些个用途。就像是如何求T检验一样，非常简单的一个计算方法，至于它如何用，也就是说在什么什么情况下要用到T检验。我个人觉得这个文章就是简单，好像是中国人写的，所以理解起来还是没有什么困难的。我是最近写的一个迭代广义最小二乘算法中需要cross-validation来检验算法的稳定性和预测有效性，才发现cross-validation的作用的。其实对于大多数的统计模型都要考虑它的稳健性。像PROC MIXED好像是自己自动输出PRESS的值。PRESS就是leave one out Cross-validation计算出来的。对于接触过偏最小二乘法的同学们来说，Cross-validation 再熟悉不过了。另外像做时间序列建模时，有时候要分内样本（in-sample）和外样本（out-of-sample），外样本的功能其实就是检验内样本拟合出来的模型的有效性。这就和Cross-validation 的思想有点接近。个人觉得文章简单易懂，不复杂。因为cross-validation本身就是一个1+1=2的简单计算方法。

謝謝樓主的分享

楼主能分享一下讲交叉检验的书籍么