Что такое кросс-валидация?

Метод оценки модели и её поведения асессорами (экспертами) на неразмеченных данных. При оценке модели имеющиеся в наличии данные подаются на вход системе. Затем K асессоров оценивают результат работы системы. В результате получается усреднённая оценка эффективности выбранной модели с наиболее равномерным использованием имеющихся данных.
Метод оценки модели и её поведения на размеченных данных. При оценке модели имеющиеся в наличии данные разбиваются на K частей. Затем на K-1 частях данных производится обучение модели, а оставшаяся часть данных используется для тестирования. Процедура повторяется K раз; в итоге каждая из K частей данных используется для тестирования. В результате получается усреднённая оценка эффективности выбранной модели с наиболее равномерным использованием имеющихся данных.
Метод оценки модели и её поведения на размеченных данных. При оценке модели имеющиеся в наличии данные разбиваются на K частей. Затем на одной части данных производится обучение модели, а оставшиеся K частей используют для тестирования. Процедура повторяется K раз; в итоге каждая из K частей данных используется для тестирования. В результате получается усреднённая оценка эффективности выбранной модели с наиболее равномерным использованием имеющихся данных.
Метод оценки модели и её поведения на размеченных данных. При оценке модели имеющиеся в наличии данные разбиваются на K частей. Затем на этих K частях данных производится обучение модели, а затем проводится тестирование. Процедура повторяется K раз; в итоге каждая из K частей данных используется для тестирования. В результате получается оценка эффективности выбранной модели с наиболее равномерным использованием имеющихся данных.

Для просмотра статистики ответов нужно войти.