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Statistics Surveys 4 (2010) 40--79
A survey of cross-validation procedures for model selection
Sylvain Arlot 1, Alain Celisse 2
ANR-09-JCJC-0027-01 Collaboration(s)
(2010)

Used to estimate the risk of an estimator or to perform model selection, cross-validation is a widespread strategy because of its simplicity and its apparent universality. Many results exist on the model selection performances of cross-validation procedures. This survey intends to relate these results to the most recent advances of model selection theory, with a particular emphasis on distinguishing empirical statements from rigorous theoretical results. As a conclusion, guidelines are provided for choosing the best cross-validation procedure according to the particular features of the problem in hand.
1 :  Laboratoire d'informatique de l'école normale supérieure (LIENS)
CNRS : UMR8548 – Ecole normale supérieure de Paris - ENS Paris
2 :  Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA)
Institut national de la recherche agronomique (INRA) : UMR0518 – AgroParisTech
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Autres

Statistiques/Théorie

Statistiques/Applications

Statistiques/Méthodologie
cross-validation – leave-one-out – model selection
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