Публикации по теме 'k-fold-cross-validation'
Понимание перекрестной проверки в машинном обучении
Введение:
Модели машинного обучения обучаются на наборе данных для изучения закономерностей и взаимосвязей между входными и выходными переменными. Однако производительность модели зависит от того, насколько хорошо она обобщает новые данные. Поэтому важно оценивать производительность модели на данных, которые она не видела во время обучения. Перекрестная проверка — это популярный метод машинного обучения, который используется для оценки производительности модели на невидимых данных. В..
Применение метода перекрестной проверки K-Fold в MATLAB для оценки и проверки модели
Что такое перекрестная проверка K-Fold и почему она используется?
K-Fold Cross Validation — это широко используемый метод оценки модели машинного обучения для оценки производительности модели в наборе данных. Он предназначен для смягчения потенциальных проблем, связанных с переоснащением, и для обеспечения более надежной оценки способности модели к обобщению.
Процесс включает в себя разделение исходного набора данных на K подмножеств примерно одинакового размера. Следовательно, K..
«Освоение оценки модели: глубокое погружение в методы перекрестной проверки»
ПЕРЕКРЕСТНАЯ ПРОВЕРКА
Темы, которые будут освещены в этом блоге:
1. Необходимость перекрестной проверки
2. Удерживай подход / Тестовый сплит
3. ПЕРЕКРЕСТНАЯ ПРОВЕРКА
4. Исключить одну перекрестную проверку (LOOCV)
5. Перекрестная проверка K-fold
6. Многослойное резюме в K-сгибе
Необходимость перекрестной проверки -
В машинном обучении нам приходится в основном работать с табличными наборами данных (в случае контролируемого машинного..
Глубокое погружение в наивный байесовский классификатор и перекрестную проверку k-Fold
В этой статье мы увидели, что такое наивный байесовский классификатор и перекрестная проверка K-Fold, и как мы можем реализовать его в наборе данных о недвижимости, и как предсказать цены на недвижимость.
Спасибо, что прочитали мою статью, вы можете получить полный код, а также набор данных в моем GitHub . вы можете связаться со мной в LinkedIn .
Внедрение машинного обучения в ускоренном режиме после разработки функций
После очистки данных и проектирования функций набор данных готов для внедрения машинного обучения.
Пожалуйста, посетите мой предыдущий пост о Feature Engineering , прежде чем использовать алгоритмы машинного обучения для набора данных.
Мой нижеприведенный пример можно найти в Kaggle . Найдите набор данных
В посте я реализовал
Пайплайн: как использовать пайплайн от Skikit-learn. pipeline класс позволяет использовать несколько оценщиков машинного обучения за один раз. ...