C5.0算法的交叉验证

Question

1. 我想在R的C5.0算法中尝试K倍交叉验证，

下面是我使用的代码。有人能建议我怎么把k-折叠也包括进去吗？

Classifi_C5.0 <- c5.0(目标~，数据= training_data_SMOTED，trails = 500，control =C5.0控制(minCases= mincases_count，noGlobalPruning = FALSE))

1. 是否需要对随机森林进行k倍交叉验证？

Answer 1

我想说交叉验证在这里是不必要的，因为数据和变量的多个分区已经隐含在随机森林中了。但是，保持与训练集不同的测试集仍然是一个很好的实践。这主要是因为您可能会在随机林中引入更改，以提高测试集的总体性能，从而引入随机林试图克服的偏见。所以，如果你保留了一部分数据，并且只在预测步骤中判断了射频的最终性能，那就没问题了。