深度学习，五折交叉验证时，每一折指标上升，为什么?
2024-12-28 阅读 14
在五折交叉验证中，如果每一折的指标都上升，可能是由于以下几个原因：
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数据分布不均匀：每一折的训练集和验证集中的数据分布不均匀，导致模型在验证集上表现更好，但在实际应用中可能泛化能力较差。
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模型过拟合：在每一折中，模型可能过度拟合了训练数据，导致在验证集上表现更好，但在未见过的数据上表现不佳。
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超参数调整：在每一折中可能进行了不同的超参数调整，使得模型在验证集上表现更好，但实际应用中可能不具备泛化能力。
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数据预处理不一致：每一折中的数据预处理方式不一致，导致模型在验证集上表现更好，但在实际应用中可能存在问题。
如果每一折的指标都上升，建议进一步分析数据和模型，确保模型的泛化能力和稳定性。可以尝试使用更加严谨的交叉验证方法，如分层交叉验证，以减少数据分布不均匀导致的影响。
更新于 2024年12月28日
