目录：
- 留出法（hold-out）
- 交叉验证法（cross validation）
- 留一法（Leave-One-Out，LOO）
- 自助法（bootstrapping）
- 总结
前提：
总数据集D，数据集大小为n；
训练集S；
测试集T。
1、留出法（hold-out）
直接将数据集D分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T，即$D=S \cup T，S \cap T= \varnothing $，在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。
需要注意：
- 训练集和测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响
实际上，实验中无法保证数据划分时可以保持分布的一致性，什么叫划分时保证了分布的一致性呢？如图所示，假设总数据集的分布如下图所示：
如果数据采样得到的是红点，则采样保持了数据分布的一致性（采样数据保持了原始数据的分布），如果采样数据是绿点，那么就没有保持原始数据的分布，我们当然希望抽样时能抽到红点类似的分布，但即使是随机抽样，也是有可能不幸的抽到绿点类似的分布。
一般的解决办法是进行若干次的随机划分，重复进行实验评估后取平均值作为留出法的评估结果（概率上而言不大可能100次都抽到绿点类似的分布，抽到红点类似分布才是常规情况）。
- 划分时样本的顺序不同，也会得到不一样的结果
如果划分的结果是前多少个数据（S）和后多少个数据（T），或者是其他的某种划分方式，实验后得到的评估结果也会不一样。
所以一般会对数据集打乱顺序再进行采样。
- 如何确定训练集和测试集的大小呢？训练集 / 测试集窘境
我们希望评估的是用D训练出的模型的性能，但留出法需要一部分数据作为测试数据，不进行模型的训练，这样的话，就出现了训练集 / 测试集窘境：
-
- 若令S很大，则训练的模型更加接近D训练的模型，但是此时T比较小，评估结果可能不够稳定准确；
- 若令T较大，虽说评估结果更稳定了，但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了；
2、交叉验证法（cross validation）
交叉验证法将数据集分成K个互斥的大小相似的子集，每个子集$D_i$尽可能保证数据的一致性（可以通过分层抽样得到）；然后每次用K-1个子集作为训练集，剩下的作为测试集；这样就可以得到K组训练集 / 测试集了，从而可以进行K次训练和测试，得到K个模型和评估结果，最终的结果是这K个评估结果的均值。
根据K的不同，称为K折交叉验证，最常用的K是10，另外还有5和20也比较常用。以下为10折交叉验证的示意图：
交叉验证法中抽取了K个大小相似的数据分布接近的互斥数据集，这样就尽可能的规避了在留出法中依赖数据划分的问题。
3、留一法（Leave-One-Out，LOO）
留一法是交叉验证的一种极端的情况，每次只留一个数据作为测试，用n-1（n为总的数据集的数目）个数据作为训练集，训练n次，得到n个模型和评估结果，最终结果是这n和结果的均值。
- 留一法中实际被评估的模型（S（n-1个数据）训练出来的模型）和期望被评估的模型（D训练出来的模型）非常的接近（因为只少了一个数据），因此，留一法的结果往往被认为比较准确
- 留一法在训练数据集比较大时，计算的开销是非常大的（比如100万个数据，就要训练100万个模型（未考虑调参时））
- 留一法的估计结果也未必永远比其他评估方法准确（根据没有免费的午餐定理）
注：
没有免费的午餐定理：所有的算法的性能的期望都是一样的！
4、自助法（bootstrapping）
在留出法和交叉验证法中，留出了一部分数据做测试集，不参与训练，这样实际评估模型所使用的数据集比D小，这样必然会引入因训练样本规模不同造成的估计偏差，留一法虽然受训练样本规模的影响小，但是计算成本太大。
自助法以自助采样法为基础：从D中有放回的抽取n次样本，得到D'（D'中n个样本有重复），可以证明，D中有大约36.8%的样本没有出现在D'中，用D'作为训练集，D-D'作为测试集，这样既有n个训练集，规避了训练数据集规模不同造成的误差，又有不同与训练数据的数据作为测试集。
- 自助法在数据量小，难以有效的划分训练 / 测试集时很有用
- 自助法能从初始数据集中产生多个不同的数据集，这对集成学习等方法有很大的好处
- 自助法改变了原始数据集的分布，这会引入估计偏差，因此，在数据量足够大时，留出法和交叉验证法更常用
5、总结
- 如何抉择交叉验证法和留出法？
交叉验证法无疑比留出法更加的耗时，在数据量比较大的时候，一般而言，留出法就足够了，不需要用交叉验证法，但是数据量的大小如何去评估也是个问题。一般而言，我们可以将交叉验证法和留出法得到的结果进行比对，如果它们的值差别不大，那就没有必要用交叉验证了，直接用留出法就好了。