假设我最初将数据集分为训练集（80%）和测试集（20%），对训练集进行10折交叉验证，并获得平均R²值为75%。之后，我在测试集上检查最佳模型的准确性，得到R²值为74%，这表明模型相当稳健。现在，在将模型部署到实际应用之前，我用整个数据集对其进行了调整。有人问我模型的近似R²值；如果我说74%或75%，我将忽略这样一个事实：模型现在是用更多的数据（测试集）调整过的。使用整个数据集对所选模型进行留一法交叉验证（LOOCV），将预测目标与实际目标进行比较，检查R²值（假设现在是80%），然后说现实世界的模型很可能具有80%的R²，这种方法是否合理？我认为没有问题，但不知道这种方法是否正确。

回答：

确实，你应该在整个数据集上重新训练模型，这可能会带来性能提升。然而，在这种情况下，你的整个数据集不应该包括训练集和测试集！它应该只是训练数据集，但不进行任何交叉验证。因此，之前你有80%的数据用于训练，并且进行了10折交叉验证，这意味着你实际上是在完整数据（训练集+测试集）的72%上训练模型，并保留8%用于验证。现在，你应该在整个80%的数据上进行训练，并再次在未见过的测试集上报告你的最终结果。

如果你在训练集+测试集上进行LOOCV，你就无法报告在验证样本上的性能表现，因为这是模型微调的方式，你甚至可能会过度拟合验证数据。