В этом реферате мы увидим все о HOLDOUT в самом простом виде. Этот реферат полностью предназначен для новичков, которые хотят понять различные концепции машинного обучения самым простым и быстрым способом! Обзор того, что такое Holdout: В машинном обучении мы должны выполнить ряд шагов для построения модели машинного обучения для хороших прогнозов: 1) Извлечение данных 2) Очистка данных 3) EDA (исследовательский анализ данных) 4) Разработка признаков (выбор,..

Чтобы избежать переобучения, мы иногда разделяли данные на обучающие и тестовые данные. Потому что, если все данные применяются для создания модели, мы не можем эффективно протестировать модель. Вот почему разделение подготовленных данных необходимо, чтобы избежать переобучения. Удержание Метод Hold-Out разбивает данные на данные поезда и данные тестового поезда. Данные обучения — это то, на чем обучается модель. Тестовые данные — это то, что модель использует для проверки точности..