如何正确验证机器学习模型？

如何解决如何正确验证机器学习模型？

我对模型验证感到困惑。

我为 6 种不同算法所做的工作：

-->分离我的数据集 75/25（训练/测试）--> 测试我保持不变。

-->使用训练集我做了以下事情：

1. 分成 4 倍（外部）并执行嵌套重复（五次）十倍（内部）交叉验证。通过随机搜索 10 次进行超参数调整。 （留一个策略）
2. 提取指标（ROC 曲线、acc、特异性等）并获得最佳模型的参数。

现在问题来了：

我还有一个未触及的测试集（从一开始的分裂开始），我该怎么办？直接应用到最好的模型，看看性能？还是使用整个训练集以最佳参数重新训练最佳模型，然后应用测试集？

还是这里的一切都错了？

解决方法

你明白了。这是一般规则：

• 从 6 个模型中选择最好的模型。我看到在您的情况下 K 为 4，建议为 10 或 20。
• 在所有部分上再次重新训练最佳模型（整个训练集）。 （已经通过交叉验证建立了信任）。
• 对测试集进行预测。