如何进行逻辑回归算法的交叉验证？

我想请问如何进行逻辑回归算法的交叉验证。我已经试着运用逻辑回归对我的数据集进行分类，但是我不确定我的模型有多准确。我考虑使用交叉验证来评估我的模型的表现，并获得更为准确的结果。但是我对于如何进行逻辑回归算法的交叉验证感到困惑，希望有经验的老师能够给予一些建议和帮助。谢谢！

提问时间：2023-06-21 01:25:05 编辑时间：2023-06-21 01:25:07 提问者： 梦之舞者
  • Emerald_Eyes
    8

    逻辑回归算法的交叉验证一般可以通过以下步骤进行：

    1. 将数据集分为训练集和测试集，一般比例为70%:30%或者80%:20%。
    2. 在训练集上使用 k-fold 交叉验证（比如10折），即将训练集划分为 k 份，每次循环用其中一份作为验证集（validation set），剩余 k-1 份作为训练集（training set），重复 k 次交叉验证。
    3. 在每一轮交叉验证中，根据训练集数据拟合逻辑回归模型，然后用验证集数据进行预测，并计算预测的准确率或其他度量指标。
    4. 可以将每一轮的预测准确率取平均，得到模型的交叉验证准确率。

    除此之外，还可以尝试使用网格搜索（grid search）等技术对逻辑回归模型的超参数进行调优，从而得到更好的模型性能。希望本次回答能够对你有所帮助。

    回答时间：2023-06-21 01:25:11
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