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姚思聿 · 2024年02月28日
14:51 (1.5X)
老师好，
这里何老师讲的bootstrap，感觉跟前的K-fold CV很像啊，那这里为什么不用K-fold呢？我也可以把这1000个数据平均分成k份，1份是validation set，剩余「k-1」份是training set，这不就正好运用了K折检验的优势了嘛。而且要是这么说的话，K折检验与有放回的抽样（也就是bootstrap）有区别吗？
或者我换一个问法，前面学习k折交叉验证的时候，为什么不直接用bootstrap呢？
品职助教_七七 · 2024年02月29日
嗨，爱思考的PZer你好：
bootstrap是重抽样的方法，目的是将样本当做新的总体，从中再抽样，不涉及到验证；
k-fold validation是验证有没有overfitting的方法。
上述两者是截然不同的概念，没有交集，不能彼此替换。
----------------------------------------------努力的时光都是限量版，加油！
