Video: Perché è necessaria la convalida incrociata?
2024 Autore: Stanley Ellington | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-16 00:19
Convalida incrociata è una tecnica molto utile per valutare l'efficacia del modello, in particolare nei casi in cui è necessario mitigare l'overfitting. È anche utile per determinare gli iperparametri del tuo modello, nel senso che quali parametri risulteranno nell'errore di test più basso.
Tenendo conto di questo, la convalida incrociata è sempre migliore?
Convalida incrociata è di solito un ottimo modo per misurare una performance accurata. Sebbene non impedisca il sovraadattamento del modello, misura comunque una vera stima delle prestazioni. Se il tuo modello ti supera, risulterà in misure di prestazioni peggiori. Questo ha portato a peggio convalida incrociata prestazione.
Oltre a sopra, perché abbiamo bisogno di un set di convalida? Set di convalida in realtà può essere considerato come parte della formazione set , perché viene utilizzato per costruire il tuo modello, reti neurali o altro. Di solito viene utilizzato per la selezione dei parametri e per evitare il sovradattamento. Set di convalida viene utilizzato per l'ottimizzazione dei parametri di un modello. Set di prova viene utilizzato per la valutazione delle prestazioni.
Successivamente, ci si potrebbe anche chiedere, cosa significa validazione incrociata?
Attraverso - la convalida è un tecnica utilizzata per la valutazione di come i risultati dell'analisi statistica si generalizzano a un set di dati indipendente. Attraverso - convalida è ampiamente utilizzato in contesti in cui l'obiettivo è la previsione ed è necessario stimare l'accuratezza delle prestazioni di un modello predittivo.
Come scegli il numero di pieghe nella convalida incrociata?
Il numero di pieghe è generalmente determinato da numero di istanze contenute nel tuo set di dati. Ad esempio, se hai 10 istanze nei tuoi dati, 10- piega croce - convalida non avrebbe senso.
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