交叉驗證是一種評估模型性能的方法,它將數據集分成訓練集和測試集兩部分,通過多次交叉取樣來評估模型的泛化能力。常見的交叉驗證方法包括 k 折交叉驗證和留一交叉驗證。其中,k 折交叉驗證將數據集分成 k 個子集,每次將其中一個子集作為測試集,其余子集作為訓練集,重復 k 次,每次選擇不同的子集作為測試集,最后計算平均值作為評估結果。交叉驗證可以避免因數據集的不確定性帶來的模型評估誤差,能夠更加客觀地評估模型性能。
網格搜索是一種自動化調參方法,它通過遍歷給定的參數組合來尋找最優的模型超參數。常用的網格搜索方法是將所有參數組合成一個網格,遍歷所有的參數組合,計算每個組合對應的模型性能,最終選擇表現最好的一組參數作為最終的模型超參數。網格搜索需要注意的是,參數空間的大小會直接影響搜索的時間和精度,因此需要根據實際情況選擇適當的參數空間和搜索策略。網格搜索通常與交叉驗證結合使用,可以在交叉驗證過程中同時搜索最優的超參數組合,提高模型性能。