※ 引述《NDEJG (NDE)》之銘言： : 1.使用時機 : 最近在用PointNet去預測植物的特性，老闆不斷要我做cross validation，因為我們的資 : 料數量很少，總共只有450筆，她認為cross validation可以避免因為test set選得不好 : 導致模型有偏誤的結果，但我讀的文章都是在有多個model時，才會用cross validation : 來決定哪個模型最適合這個dataset。不知道有沒有版友可以解惑是否是老闆弄錯還是我 : 誤會了什麼。 以下是個人看法，請自行斟酌 情況一: cross-validation(CV)可以用來做模型選擇，或者是所謂的hyperparameter tuning， 模型選擇之後，再用test set評估效果。 情況二: CV也可以在資料少的情況下，用來評估效果，在這樣的情況下， CV類似用於情況一的test set。 要這樣做，並需要注意，你不可以用CV做hyperpatameter tuning ，然後再用CV評估效果，否則會有overfitting的問題。 如果你沒有hyperparameter tuning的需求，可以用CV來評估效果，這是比較簡單的問題。 如果你要hyperparameter tuning，又要評做效果，你必需要用 "nested cross-validation" : 2.bias, variance : 在讀cross validation variants的比較時，我觀察到作者們都會用bias跟variance來評 : 估這個cross validation variant的效果。Ron Kohavi 1995年的文章裡就是以bias及var : iance評估到底哪一個variant可以最好地評估一個model。以leave one out cross valid : ation為例，他就說是unbiased但有非常大的variance所以這個variant不甚理想。但是這 : 些文章都是以classification為基礎來推導，我想請教若是對regression model用cross : validation時，要如何評估bias跟variance呢？ : 總結 : 我不清楚只有一個model時做cross validation的意義何在，以及若要做的話，我該如何 : 選擇哪一種cross validation呢？考慮到我們的樣本數少，老闆認為因為樣本數少，不適 : 合10 fold cross validation，論文大部分以classification來討論，想請教版友該以什 : 麼方法來評估regression的模型。 : 感謝各位的幫忙Q___Q 樣本數少的時候可以考慮用5-fold CV，我印象中CV建議至少要用5 folds， 不過這應該也只是經驗值，沒有什麼真正的學理去支持這個5數字怎麼來的。 --

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