De ce este necesară validarea încrucișată?

2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-16 00:22

Validare încrucișată este o tehnică foarte utilă pentru evaluarea eficienței modelului dvs., în special în cazurile în care trebuie să atenuați supraadaptarea. De asemenea, este util în determinarea hiper parametrilor modelului dvs., în sensul că parametrii vor avea ca rezultat cea mai mică eroare de testare.

Ținând cont de acest lucru, validarea încrucișată este întotdeauna mai bună?

Validare încrucișată este de obicei o modalitate foarte bună de a măsura o performanță precisă. Deși nu împiedică modelul dvs. să se supraajusteze, măsoară totuși o estimare reală a performanței. În cazul în care modelul dvs. vă depășește, va avea ca rezultat măsuri de performanță mai proaste. Acest lucru a dus la mai rău validare încrucișată performanţă.

În afară de mai sus, de ce avem nevoie de un set de validare? Set de validare de fapt poate fi privit ca o parte a antrenamentului a stabilit , deoarece este folosit pentru a vă construi modelul, rețelele neuronale sau altele. Este de obicei folosit pentru selectarea parametrilor și pentru a evita supraadaptarea. Set de validare este folosit pentru reglarea parametrilor unui model. Set de testare este utilizat pentru evaluarea performanței.

Ulterior, se poate întreba, de asemenea, ce înseamnă validarea încrucișată?

Traversa - validarea este a tehnică care este utilizată pentru evaluarea modului în care rezultatele analizei statistice se generalizează la un set de date independent. Traversa - validare este utilizat în mare măsură în setările în care ținta este predicția și este necesar să se estimeze acuratețea performanței unui model predictiv.

Cum alegi numărul de pliuri în validarea încrucișată?

The numărul de pliuri este de obicei determinată de număr de instanțe conținute în setul dvs. de date. De exemplu, dacă aveți 10 instanțe în datele dvs., 10- pliază cruce - validare nu ar avea sens.