Video: Warum ist eine Kreuzvalidierung erforderlich?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 00:12
Kreuzvalidierung ist eine sehr nützliche Methode zum Bewerten der Effektivität Ihres Modells, insbesondere in Fällen, in denen Sie eine Überanpassung vermeiden müssen. Es ist auch von Nutzen, um die Hyperparameter Ihres Modells zu bestimmen, in dem Sinne, dass welche Parameter den geringsten Testfehler ergeben.
Ist die Kreuzvalidierung in Anbetracht dessen immer besser?
Kreuzvalidierung ist normalerweise eine sehr gute Methode, um eine genaue Leistung zu messen. Es verhindert zwar nicht, dass Ihr Modell überangepasst wird, misst aber dennoch eine echte Leistungsschätzung. Wenn Ihr Modell überanpasst, führt dies zu schlechteren Leistungswerten. Dies führte zu Schlimmerem Kreuzvalidierung Leistung.
Warum brauchen wir neben dem oben genannten einen Validierungssatz? Validierungsset kann eigentlich als Teil der Ausbildung angesehen werden einstellen , weil es verwendet wird, um Ihr Modell, neuronale Netze oder andere zu erstellen. Es wird normalerweise zur Parameterauswahl und zur Vermeidung von Überanpassungen verwendet. Validierungsset wird verwendet, um die Parameter eines Modells abzustimmen. Testset dient der Leistungsbewertung.
Anschließend kann man sich auch fragen, was bedeutet Kreuzvalidierung?
Kreuz - Validierung ist ein Technik, die verwendet wird, um zu beurteilen, wie die Ergebnisse einer statistischen Analyse zu einem unabhängigen Datensatz verallgemeinert werden. Kreuz - Validierung wird hauptsächlich in Umgebungen verwendet, in denen das Ziel eine Vorhersage ist und die Genauigkeit der Leistung eines Vorhersagemodells geschätzt werden muss.
Wie wählen Sie die Anzahl der Falten bei der Kreuzvalidierung?
Die Anzahl der Falten wird in der Regel durch die Nummer der in Ihrem Dataset enthaltenen Instanzen. Wenn Sie beispielsweise 10 Instanzen in Ihren Daten haben, 10 kreuz falten - Validierung würde keinen Sinn machen.
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