Jenny2021-07-12 15:46:35

同学你好，老师这么说不是很合适，A和B其实就是两个子样本。M-fold的核心思想其实是这样的：
对于一个具有k 个不同解释变量的回归模型，所有可能的组合方式一共可以搭建出2^k 种回归模型。M 折交叉验法就是在这2^k 个模型中选择出一个最好的。
对于每一个模型，M 折交叉验法都会经历如下的步骤：
首先初始采样分割成M 个子样本，一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据，其他M-1 个样本用来训练计算模型的参数。
每一次验证结束之后，都会对模型进行评价，并计算残差平方和。在交叉验证重复M 次后，由于每个子样本作为验证集都验证了一次，我们便可获得M 次模型的总残差平方和。
对于一个模型的M 折交叉验法就结束了，接下去就是对剩下的2k -1 个不同自变量组合的模型逐一进行M 折交叉验法，每一个过程都会进行M 次交叉验证并计算总残差平方和。
最终，总残差平方和最小的模型会被选定为最优模型。