10折交叉驗證（10-fold cross-validation）是一種常用的模型評估方法，尤其適用於資料集較小的情況。它的主要目的是評估模型的泛化能力，即模型在未見過的資料上的表現。以下是10折交叉驗證的具體步驟和作用：
步驟
- 資料分割：將整個資料集隨機分成10個大小相等（或儘可能相等）的子集。
- 訓練和驗證：每次迭代中，選擇其中一個子集作為驗證集，其餘9個子集合並起來作為訓練集。這樣，模型會在9份資料上進行訓練，並在剩下的1份資料上進行驗證。
- 重複執行：上述步驟會重複10次，每次選擇不同的子集作為驗證集，確保每個子集都有機會被用作驗證集。
- 彙總結果：最後，將10次驗證的結果彙總起來，計算平均效能指標（如準確率、均方誤差等），以獲得對模型效能的估計。
作用
- 模型評估：透過將資料集分成訓練集和驗證集，可以評估模型在未見過的資料上的表現，從而估計模型的泛化能力。
- 減少偏差：相比於使用單個驗證集，10折交叉驗證能夠更好地反映模型的真實效能，因為它減少了單次分割帶來的隨機性和偏差。
- 提高穩定性：透過多次驗證，可以得到更加穩定和可靠的效能估計，減少了單次驗證可能帶來的波動。
- 資源利用最大化：在資料集較小時，儘可能多地利用現有資料進行訓練和驗證，有助於提高模型的效能。
例子
假設你有一個包含1000條記錄的資料集，進行10折交叉驗證的過程如下：
- 將資料集分成10個子集，每個子集包含100條記錄。
- 第一次迭代：選擇第1個子集作為驗證集（100條記錄），其餘9個子集（共900條記錄）合併作為訓練集。
- 第二次迭代：選擇第2個子集作為驗證集（100條記錄），其餘9個子集（共900條記錄）合併作為訓練集。
- 以此類推，直到每個子集都被用作驗證集一次。
適用場景
10折交叉驗證特別適用於以下情況：
- 資料量有限：當可用資料不多時，透過交叉驗證可以更充分地利用資料。
- 模型選擇：在選擇最佳模型配置或超引數時，可以使用交叉驗證來評估不同模型的效能。
- 特徵選擇：在選擇最有用的特徵時，可以使用交叉驗證來評估不同特徵組合的效果。
注意事項
- 資料分佈均勻：確保每個子集中的資料分佈均勻，特別是對於分類問題，每個類別的樣本應在各子集中保持一致的比例。
- 隨機化：在分割資料之前，通常會對資料進行隨機化處理，以避免順序效應。
- 計算成本：由於需要進行多次訓練和驗證，因此10折交叉驗證的計算成本較高，尤其是在大資料集或複雜模型上。
總的來說，10折交叉驗證是一種有效的方法，可以幫助你在有限的資料集上評估模型的效能，並選擇最佳的模型配置。