2.3.3　数据拆分

除了上一小节在目标函数中引入正则化的方法外，也可以用对数据集进行拆分后建模的方法来防止模型过拟合，包括训练集、验证集、测试集的引入，K折交叉验证等。

1. 训练集、验证集、测试集的引入

在模型的训练过程中可以引入验证集策略来防止模型的过拟合，即将数据集分为3个子集：训练集（用来训练模型）、验证集（用来验证模型效果，帮助模型调优）和测试集（用来测试模型的泛化能力，避免模型过拟合）。该模型的训练过程如图2-12所示。

我们可以在数据划分时一次性将原始数据划分为训练集、验证集和测试集；也可以将原始数据划分为训练集和测试集，而不划分验证集。比如深度学习在模型训练阶段，通过指定fit方法中参数validation_split的值，将训练集按照相应比例拆分出验证集来调优模型。

2. K折交叉验证

K折交叉验证是采用某种方式将数据集切分为k个子集，每次采用其中的一个子集作为模型的测试集，余下的k-1个子集用于模型训练；这个过程重复k次，每次选取不同的子集作为测试集，直到每个子集都测试过；最终将k次测试结果的均值作为模型的效果评价。显然，交叉验证结果的稳定性很大程度取决于k的取值。k常用的取值是10，此时称为10折交叉验证。下面给出10折交叉验证的示意图，如图2-13所示。

K折交叉验证在切分数据集时有多种方式，其中最常用的一种方式是随机不放回抽样，即随机地将数据集平均切分为k份，每份都没有重复的样例。另一种常用的切分方式是分层抽样，即按照因变量类别的百分比划分数据集，使每个类别百分比在训练集和测试集中一样。