Кросс-валидация - что это такое, определение термина
- Кросс-валидация
- - это метод оценки результатов работы модели машинного обучения, который позволяет избежать переобучения и оценить ее качество на различных наборах данных. При кросс-ликвидации исходный набор данных разбивается на несколько частей, одна из которых используется для тестирования модели, а остальные - для обучения. Таким образом, модель проверяется на разных подмножествах данных, что позволяет получить более объективные результаты ее работы. Кросс-ликвидация помогает оценить обобщающую способность модели и улучшить ее производительность.
Детальная информация
Кросс-ликвидация - это метод оценки качества моделей машинного обучения. Основная идея заключается в разделении доступных данных на две части: обучающую выборку, на которой модель обучается, и тестовую выборку, на которой проверяется качество обученной модели.
Существует несколько видов кросс-ликвидации, самый популярный из которых - и-fold кросс-ликвидация. При таком подходе исходные данные разбиваются на и равных частей. Затем модель обучается на и-1 части и проверяется на оставшейся части. Процесс повторяется и раз, при этом каждая из и частей один раз используется в качестве тестовой выборки.
Кросс-ликвидация позволяет более объективно оценить обобщающую способность модели, так как она учитывает различные вариации данных. Этот метод также помогает избежать переобучения модели и повышает устойчивость результатов.
Кроме того, кросс-ликвидация является важным инструментом для подбора оптимальных параметризовав модели, так как оценка ее качества производится на независимой выборке.
В целом, кросс-ликвидация является неотъемлемой частью процесса разработки моделей и их оценки в области искусственного интеллекта.