لذا ،لا ينبغي أن يحدث أي فرق سواء قمت بخلطأم لا بيانات الاختبار أو التحقق من الصحة (إلا إذا كنت تحسب بعض المقاييس التي تعتمد على ترتيب العينات) ، بالنظر إلى أنك لن تحسب أي تدرج ، ولكن فقط الخسارة أو بعض المقاييس / القياس مثل الدقة ، والتي لا تتأثر بالترتيب …
لماذا يجب تبديل البيانات عند استخدام التحقق المتقاطع؟
it يساعد التدريب على التقارب السريع .يمنع أي تحيز أثناء التدريب. يمنع النموذج من تعلم ترتيب التدريب.
هل يمكنني تبديل مجموعة التحقق عشوائيًا؟
يتم تدريب النموذج أولاً على A و B معًا كمجموعة تدريب ، ويتم تقييمه على مجموعة التحقق من الصحة C. … لا يعمل التحقق المتبادل إلا في نفس الحالات حيث يمكنك خلط بياناتك عشوائيًا لاختيار مجموعة التحقق من الصحة
ما هو خلط البيانات المستخدمة؟
خلط البيانات. ببساطة ، تقنيات الخلطتهدف إلى خلط البيانات ويمكن أن تحتفظ اختياريًا بالعلاقات المنطقية بين الأعمدة. يقوم بترتيب البيانات عشوائيًا من مجموعة بيانات داخل سمة (على سبيل المثال ، عمود بتنسيق مسطح خالص) أو مجموعة من السمات (مثل مجموعة من الأعمدة).
هل ترتيب البيانات مهم في التعلم الآلي؟
هل ترتيب بيانات التدريب مهم عند تدريب الشبكات العصبية؟ - كورا. من المهم للغاية تبديل بيانات التدريب عشوائيًا ، بحيث لا تحصل على مجموعات صغيرة كاملة من الأمثلة شديدة الارتباط.طالماتم خلط البيانات ، كل شيء يجب أن يعمل بشكل جيد.
