我有一个大型数据集，分成了三个部分（训练-验证-测试）。我想进行交叉验证（CV），由于数据集很大，在整个数据集上进行CV会花费很长时间。应该在哪个分区上进行CV呢？我看到一些教程只使用训练集，另一些只使用验证集，还有一些使用整个数据集。

感谢任何澄清或帮助。

回答：

为了简化问题，我们假设你只有一个超参数。如果你想进行交叉验证，你会选择N个不同的超参数值，并在训练集上训练N个不同的模型。然后，你会在验证集上选择表现最佳的超参数。接着，你会使用选定的超参数，在训练集和验证集上重新训练模型。然后在测试集上评估模型的表现。

如果你的数据集非常大，你可以选择一个小子集，找到最优的超参数，并继续增加子集大小，直到你能推断出在完整数据集大小下的最优超参数。在实践中，你通常可以选择尽可能大的子集，并使用该子集的最优超参数。

编辑：

如果你使用scikit-learn，以下是一个假设的model和超参数C的伪代码：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV# X_train, X_test是训练和测试特征# Y_train, Y_test是相应的标签/值需要预测的。# model是某个scikit-learn回归或分类模型# 创建参数网格param_grid = {'C': [0.1, 1, 5, 15, 100]}# 执行二折CV。你可以通过传递# 一个交叉验证生成器来执行其他类型的CVestimator = GridSearchCV(model, cv=2, param_grid=param_grid)# 执行下面的交叉验证过程estimator.fit(X_train, Y_train)

当你运行fit方法时，会将你的训练集(X_train, Y_train)分为两部分。然后，你使用数据的前半部分训练模型，设置C=0.1，并在后半部分评估性能。在这种情况下，前半部分是训练集，后半部分是验证集。之后，你重复这个过程，但使用后半部分作为训练集，前半部分作为验证集。然后，性能会被平均并存储起来。

然后，你对C的剩余值重复这个过程。然后，你检查哪个C值能提供最佳的预测准确率。该值随后被用来在整个训练集(X_train, Y_train)上训练最终模型。模型的性能可以通过以下方式在留出的测试集上评估：

score = estimator.score(X_test, Y_test)