本文揭示了留一交叉验证（LOOCV）中存在的分布偏倚问题，即训练集标签均值与测试集标签的负相关导致模型性能评估偏差，并提出了通过随机移除相反标签样本的Rebalanced LOOCV方法纠正该偏倚，在模拟和真实数据集上验证了其有效性。 本文聚焦机器学习模型性能 ...

在开始分享嵌套交叉验证前，首先以K-Fold为例，区分K-Fold交叉验证和嵌套K-Fold交叉验证的区别，这是我刚开示始学习时的困惑 ...