交叉验证是否足以确保分类算法中不存在过度拟合？

Question

我有一个数据集，一个类有45个观察值，另一个类有55个观察值。此外，我使用4个不同的功能，这些功能以前是通过使用功能选择过滤器选择的，虽然此过程的结果有点奇怪。 ％到85％），因为我在Matlab上使用classificationLearner。这将确保没有过度配合？或者仍然有机会呢？我如何确保没有过度配合？

Answer 1

这确实取决于您有可用的训练数据集。如果您可获得的数据不够具有代表性，则无论您使用什么方法进行培训和验证，都无法获得一个好的模型。考虑到这一点，如果你确定你的数据是有代表性的（对于任何“重要”属性的任何子集都具有与所有数据的全局集合相同的数值分布），那么交叉验证就足够依赖于。