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交叉验证可以用来优化训练集测试集的比例吗？ 已有1人参与
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The authors should justify why they have considered 70% and 30% split between training and test sets. This can be emperically justified via cross validation. The authors should at least use 5-fold cross validation strategy for providing their results, which is very important when providing the classification performance. The mean and standard deviation of the validation results must be reported. Error bars or confidence intervals for the classification accuracy should be shown. This can be achieved used cross validation and statistical boot strapping.这是编辑的审稿意见，提到说让我证明为什么要把测试集训练集三七分，这个不应该是通过看学习曲线来选择吗，为什么要用k折交叉验证，他到底表达什么，不是很明白 发自小木虫Android客户端 |
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3楼2017-03-27 09:20:33
jbb0523
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2楼2017-03-26 19:25:12
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【答案】应助回帖
感谢参与，应助指数 +1
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学习机器学习有一段时间了，但没看过论文，一直看公开课和西瓜书，如我前面所述，两个可能，一是机器学习业内的惯例，测试泛化误差必用N折交叉验证，不能简单的在测试集上测试；二是审稿人习惯用N折交叉验证，所以他认为你的测试方法太简单~ 发自小木虫Android客户端 |
4楼2017-03-27 12:55:28
