Эмне үчүн кайчылаш валидация талап кылынат?
Эмне үчүн кайчылаш валидация талап кылынат?

Video: Эмне үчүн кайчылаш валидация талап кылынат?

Video: Эмне үчүн кайчылаш валидация талап кылынат?
Video: Валидация методик анализа, ч.1: основы 2024, Ноябрь
Anonim

Cross Validation моделиңиздин эффективдүүлүгүн баалоо үчүн абдан пайдалуу ыкма, айрыкча ашыкча тууралоону азайтуу керек болгон учурларда. Бул сиздин моделиңиздин гипер параметрлерин аныктоодо да колдонулат, башкача айтканда, кайсы параметрлер эң аз сыноо катасына алып келет.

Муну эске алуу менен, кайчылаш валидация ар дайым жакшыбы?

Cross Validation адатта так аткарууну өлчөө үчүн абдан жакшы жолу болуп саналат. Бул сиздин моделиңиздин ашыкча жабдылышына тоскоол болбосо да, ал дагы эле чыныгы натыйжалуулукту өлчөйт. Эгерде сиздин моделиңиз сизге ашыкча туура келсе, бул көрсөткүчтүн начарлашына алып келет. Бул андан да жаман алып келди кайчылаш текшерүү аткаруу.

Жогорудагыдан тышкары, эмне үчүн бизге валидация топтому керек? Текшерүү топтому иш жүзүндө окутуунун бир бөлүгү катары каралышы мүмкүн коюу , анткени ал сиздин моделиңизди, нейрон тармактарыңызды же башкаларды куруу үчүн колдонулат. Ал, адатта, параметр тандоо жана ашыкча тууралоону болтурбоо үчүн колдонулат. Текшерүү топтому моделдин параметрлерин тууралоо үчүн колдонулат. Сыноо топтому натыйжалуулугун баалоо үчүн колдонулат.

Андан кийин, кимдир бирөө суроо бериши мүмкүн, кайчылаш валидация эмнени билдирет?

Cross - валидация – а Статистикалык анализдин натыйжаларынын көз карандысыз маалымат топтомуна кантип жалпыланганын баалоо үчүн колдонулган ыкма. Cross - валидация максаттуу болжолдоо болуп саналган жана болжолдуу моделдин аткарылышынын тактыгын баалоо зарыл болгон орнотууларда көбүнчө колдонулат.

Кайчылаш текшерүүдө бүктөлмөлөрдүн санын кантип тандайсыз?

The бүктөмдөрдүн саны адатта менен аныкталат номер маалымат топтомуңузда камтылган мисалдардын саны. Мисалы, маалыматыңызда 10 инстанция болсо, 10- кайчылаш бүктөм - валидация мааниси жок.

Сунушталууда: