如何解决增加K-fold拆分时精度降低
我正在使用Logistic回归和随机树森林分类器来预测一些值。
我实施了分层K折交叉验证,并计算了两个模型的准确性。 当我使用K-fold Split = 3时,我的准确性要比使用K-fold Split = 5时要好。
我很难相信训练中更少的值比拥有更多的值能提供更好的准确性。 有可能吗?
我已经检查了准确性计算和输入数据的正确性。 此外,我计算每个分割的精度以及这些精度的标准偏差。标准差随着分裂的增加而增加。
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