نقش Crossvalidation در ارزیابی مدل چیست
خلاصه
1405/06/29
Cross-validation تضمین می‌کند که عملکرد یک مدل بر روی داده‌های دیده نشده (ناشناخته) ارزیابی شود و از بیش‌برازش (Overfitting) جلوگیری کند. این فرآیند با تقسیم مجموعه داده به چ
Cross-validation تضمین می‌کند که عملکرد یک مدل بر روی داده‌های دیده نشده (ناشناخته) ارزیابی شود و از بیش‌برازش (Overfitting) جلوگیری کند.
این فرآیند با تقسیم مجموعه داده به چندین بخش (fold) و آموزش/ارزیابی تکراری مدل روی این زیرمجموعه‌ها، میانگین عملکرد را محاسبه می‌کند و یک تخمین قابل اعتمادتر از کارایی مدل ارائه می‌دهد.
برخی از محصولات شرکت مهندسی آبان رایان البرز
سایر مقالات آموزشی شرکت نرم افزاری آبان رایان البرز :
- Normalization و Standardization چه تفاوتی دارند
- چگونه داده‌های ناقص را مدیریت کنیم
- نقش Feature Selection در مدلسازی چیست
- چگونه دادهها را برای یادگیری ماشین آماده کنیم
- OCR چیست و چگونه پیادهسازی میشود
- الگوریتمهای تشخیص چهره چگونه کار میکنند
- چگونه با OpenCV تصویر پردازش کنیم
- PyTorch چه مزایایی نسبت به TensorFlow دارد
- نقش TensorFlow در یادگیری عمیق چیست
- مفهوم epoch در یادگیری ماشین چیست
- مفهوم overfitting چیست و چگونه رفع میشود
- چگونه مدل یادگیری ماشین را آموزش میدهیم
- مفهوم supervised و unsupervised learning چیست
- Scikitlearn برای چه استفاده میشود
- Matplotlib چگونه نمودار تولید می‌کند
- Numpy چه کاربردی در محاسبات دارد