留一出交叉验证查询

目前我正在试图了解人工智能（学习）的话题和需要帮助了解以下内容：留一出交叉验证查询

为什么会留一出交叉验证算法与大多数分类器结合使用时，在相同数量的正数和负数示例的数据集上得分为零而不是50％？

感谢您对此提供指导。

2011-04-19 Roy

如果我正确地理解了这个问题，当你忽略了正面样本，训练集有更多的负面样本;因此剩下的样本被分类为负值。反之亦然。

2011-04-19 08:14:29

谢谢不要这样，一旦一个阳性样本被遗漏，它会被分类为阴性（因此现在101阴性99阳性），然后当另一个阳性被遗漏时，它也被分类为阴性现在是102个负数，98个是正数），依此类推，直到一切都被归类为负数，因此总是返回零？ – Roy 2011-04-19 15:27:06

在一次性交叉验证中，您将对所有数据（除了一个随机选择的样本）之外的分类器进行训练，然后对该样本进行测试。你重复几次。当你有相同数量的正面和负面样品时，无论你取出哪种样品，它都将被归类为另一种样品，因为另一种样品将占测试样品的一半以上。 – 2011-04-20 03:24:17

回答