基于非参数方法的分类模型交叉验证结果比较

• 作者: 徐奇钊
• 来源期刊: 计算机科学与应用
• 学科: 经济
• 关键词: 交叉验证 模型比较 非参数 假设检验
• 年，卷（期）: jsjkxyyy_2016,（3）
• 页码范围: 132-136
• 页数: 5页
• 分类号: F2

摘要

本文主要研究了基于非参数方法的分类模型交叉验证结果比较,主要是对实例通过非参数的方法进行模型比较的假设检验,检验两分类模型是否存在显著差异。模型的真实泛化误差是一个较为科学的模型比较标准,对于分类模型而言,模型的真实泛化误差表现为分类模型的误判率,而基于交叉验证得到的结果是模型误判率的一个优良估计,可以通过交叉验证结果对模型进行比较。交叉验证结果是随机变量,存在分布,而对于此随机变量而言,其分布是很难观测的,因此,对于交叉验证结果的比较,本文通过非参数的方法进行模型比较的假设检验,检验两分类模型是否存在显著差异。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐奇钊		1	0	0.0	0.0