在保留交叉驗(yàn)證（hand-out cross validation）中振坚，隨機(jī)將訓(xùn)練樣本集分成訓(xùn)練集（training set）和交叉驗(yàn)證集（cross validation set）,比如分別占70%粥谬，30%不同。然后使用模型在訓(xùn)練集上學(xué)習(xí)得到假設(shè)荠列。最后使用交叉驗(yàn)證集對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，看預(yù)測(cè)的是否準(zhǔn)確，選擇具有誤差小的模型湿颅。
k折交叉驗(yàn)證（K-fold cross validation），就是把樣本集S分成k份唉侄，分別使用其中的(k-1)份作為訓(xùn)練集悠垛，剩下的1份作為交叉驗(yàn)證集线定，最后取最后的平均誤差，來評(píng)估這個(gè)模型确买。
留一法（leave one out斤讥， LOO）就是m-fold cross validation，m是樣本集的大小湾趾，就是只留下一個(gè)樣本來驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性芭商。
作者：Chown
鏈接：https://www.zhihu.com/question/39259296/answer/91866308
來源：知乎
交叉驗(yàn)證只能說用在模型的檢測(cè)上，但是不能用在產(chǎn)品測(cè)試（比如face++ sdk）搀缠，不能再折回訓(xùn)練模型铛楣。下圖是用seetaface 在lfw測(cè)試集上一次性測(cè)得的結(jié)果。這里包括了1037個(gè)域值艺普，其中第一個(gè)域值0.9簸州，第二個(gè)域值為0.6，可以說在域值大于0.5的條件下歧譬，正真率在假真率處于低位的情況下在0.6位置徘徊岸浑。
