ما هي مجموعة Holdout؟ يُشار أحيانًا إلى بيانات "الاختبار" ، وتوفر مجموعة فرعية معطلة تقديرًا نهائيًالأداء نموذج التعلم الآلي بعد أن يتم تدريبه والتحقق من صحته. لا ينبغي أبدًا استخدام مجموعات Holdout لاتخاذ قرارات بشأن الخوارزميات التي يجب استخدامها أو لتحسين أو ضبط الخوارزميات.
هل التحقق المتقاطع أفضل من الرافض؟
عادةً ما يكون التحقق المتبادل هو الطريقة المفضلةلأنه يمنح نموذجك الفرصة للتدريب على تقسيمات اختبار القطار المتعددة. يمنحك هذا مؤشرًا أفضل لمدى جودة أداء النموذج الخاص بك على البيانات غير المرئية. من ناحية أخرى ، يعتمد الانتظار على انقسام تدريب واحد فقط.
ما هو نهج الرافض؟
طريقة Holdout هيأبسط طريقة لتقييم المصنف. في هذه الطريقة ، يتم فصل مجموعة البيانات (مجموعة من عناصر البيانات أو الأمثلة) إلى مجموعتين ، تسمى مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار. يؤدي المصنف وظيفة تعيين عناصر البيانات في مجموعة معينة إلى فئة أو فئة مستهدفة.
هل يجب علي دائمًا إجراء التحقق المتبادل؟
بشكل عام ، يكون التحقق من الصحة المتقاطعمطلوبًا دائمًا عندما تحتاج إلى تحديد المعلمات المثلى للنموذج، بالنسبة للانحدار اللوجستي ، سيكون هذا هو المعلمة C.
ما هي ميزة التحقق من صحة حرف K؟
إذا قارنت اختبار MSEs أفضل في حالة k-fold CV من LOOCV. k-fold CV أو أي سيرة ذاتية أو طرق إعادة تشكيل لا تفعل ذلكتحسين أخطاء الاختبار. يقدرون أخطاء الاختبار. في حالة k-fold ، فإنه يقومبعمل أفضل لتقدير الخطأ من LOOCV.
