Публикации по теме 'crossvalidation'


Методы перекрестной проверки для оценки модели
Введение Построение моделей машинного обучения — это сложный процесс, включающий различные этапы: от предварительной обработки данных и выбора функций до обучения и оценки модели. Одним из важнейших аспектов оценки модели является оценка ее эффективности на невидимых данных. Методы перекрестной проверки играют ключевую роль в достижении этой цели, обеспечивая надежную и надежную оценку эффективности обобщения модели. В этой статье мы углубимся в мир перекрестной проверки и рассмотрим..
Boston-Housing-перекрестная проверка
Перекрестная проверка (CV) Поддерживать перекрестную проверку k-кратная перекрестная проверка Тестовый набор по-прежнему должен храниться для окончательной оценки, но проверочный набор больше не нужен при выполнении CV. В базовом подходе, называемом k-fold CV, обучающий набор разбивается на k меньших наборов. Для каждой из k «складок» выполняется следующая процедура: Модель обучается с использованием k-1 складок в качестве обучающих данных; полученная модель проверяется на..
Инструменты перекрестной проверки для временных рядов
Инструменты перекрестной проверки для временных рядов Разработка моделей машинного обучения для данных временных рядов требует особого внимания, главным образом потому, что обычное предположение машинного обучения о том, что выборки независимы, обычно не выполняется. В этой публикации я рассмотрю методы перекрестной проверки, подходящие для моделей машинного обучения, работающих с (определенным типом) данных временных рядов, на основе превосходной работы Маркоса Лопеса де Прадо..
Быстрый старт K-кратной перекрестной проверки с практическим примером использования машинного обучения в Python
Быстрый старт K-кратной перекрестной проверки с практическим примером использования машинного обучения в Python Оглавление: Введение в машинное обучение О машинном обучении Что такое машинное обучение и его применение 2. Перекрестная проверка Перекрестная проверка и ее виды K-кратная перекрестная проверка 3. Практический пример: прогнозирование статуса кредита с помощью метода K-кратной перекрестной проверки 4. Заключительное резюме 1.1 О машинном..
Временная перекрестная проверка
Как вы можете адаптировать концепцию перекрестной проверки, чтобы получить представление о ваших конфиденциальных данных. В этой статье мы представляем общий обзор метода перекрестной проверки и того, как мы можем адаптировать его к чувствительным ко времени данным. Эти методы не новы и их можно найти в существующей литературе. Цель состоит в том, чтобы представить их в понятной, интуитивно понятной и лаконичной форме. Оценка производительности Оценка эффективности обобщения..
Три важных метода повышения производительности модели машинного обучения с несбалансированными наборами данных
А. Используйте перекрестную проверку ансамбля (CV): В этом проекте я использовал перекрестную проверку, чтобы подтвердить надежность модели. Весь набор данных был разделен на пять подмножеств. В каждом резюме 4 из 5 подмножеств используются для обучения, а оставшийся набор использовался для проверки модели. В каждом резюме модель также предсказывает (вероятности, а не класс) тестовые данные. В конце перекрестной проверки у нас есть пять вероятностей предсказания тестирования. Наконец,..
Перекрестная проверка — основные понятия
Машинное обучение — это процесс обучения машин тому, как изучать базовые закономерности в наборах данных. Вместо того, чтобы кодировать ответы где-то в памяти (т. е. запоминать), мы хотим, чтобы компьютеры могли использовать предварительные знания о конкретном предмете, чтобы делать новые выводы . «Эффективное обучение должно развиваться от отдельных примеров к широким обобщениям» Обучение — приобретение знаний или навыков посредством обучения, получения опыта или обучения...