我有一组来自污染传感器的数据需要验证。我将这些数据与londonair.org.uk的数据进行比较。我已经创建了一个简单的线性回归模型，将我的传感器数据放在X轴，Londonair数据放在Y轴，并得到了一个简单的模型（形式为y=mx + c）。我的教授要求我使用k折交叉验证来验证这个模型，但我不知道该怎么做。
我不确定应该在哪个数据集上进行测试。是应该使用从传感器获取的原始数据，还是应该使用通过回归模型计算出的数据？
回答：
k折交叉验证简介
k折交叉验证将训练数据集分成k个不同的等份，称为“折”。每次将一个折作为测试集（也称为“验证集”），而其余的k-1个折则作为训练集。模型通过迭代k-1个折进行训练，并在验证集折上测试所得模型，测量一些指标，例如准确率、标准差等。这个过程重复k次，之后计算所有模型评估的平均值，以确定最终的模型评估结果。
总结来说，k折交叉验证可以通过以下步骤实现：
随机打乱初始数据集。
- 将数据集分成k个折。
-
对于每个折：
(a) 将第一个折设置为测试数据集。
(b) 将剩余的折设置为训练数据集。
(c) 使用训练集来发展模型，并用模型来评估测试数据集。
(d) 重复k次。
-
计算k次测试数据集评估的模型评估平均值。
你正在验证你的模型，也就是说，你试图了解你的模型在捕捉原始数据中潜在的模式和关系方面的表现如何——因此，你用于训练的数据将是你的原始数据（训练意味着你将数据输入模型以使其学习），而验证数据是你输入模型的数据，用来查看它对训练数据的学习效果如何。k折交叉验证的基本思想是不在模型已经在训练过程中见过的数据上进行测试。
具体到你的情况
你有带标签的数据，每个实例是一个“对”：污染数据 -> londonair数据。假设你有100个独特的对——你可以将其中80个这样的对输入模型进行训练（例如，如果原始数据污染值是a，londonair标签是b），其余20个用于验证——你将污染数据输入模型，并检查模型返回的londonair数据标签是否与污染数据相对应（如果原始数据污染值是a，根据模型标签应该是什么？）。按照上述简介中描述的过程重复操作，然后平均结果，这将反映你的模型准确性。
