A keresztellenőrzés javítja a pontosságot?

Az ismételt k-szeres keresztellenőrzés módot ad a gépi tanulási modell becsült teljesítményének javítására. ... Ez az átlagos eredmény várhatóan pontosabb becslése a modell valódi ismeretlen mögöttes átlagos teljesítményének az adatkészleten, a standard hiba alapján számítva.

Miért van szükségünk érvényesítési készletre?

Az érvényesítési készlet tulajdonképpen a képzési készlet részének tekinthető, mivel a modell, a neurális hálózatok vagy mások felépítésére szolgál . Általában paraméterválasztásra és a túlillesztés elkerülésére használják. ... Az érvényesítő készlet egy modell paramétereinek hangolására szolgál. A tesztkészlet a teljesítmény értékelésére szolgál.

Mikor ne használjon keresztellenőrzést?

A keresztellenőrzés csökkenti a túlillesztést?

Ez a keresztellenőrzés egy olyan eljárás, amelyet a túlillesztés elkerülésére és a modell képességének új adatokon való becslésére használnak .

Csökkenti-e a keresztellenőrzés a 2-es típusú hibát?

A 10-szeres kereszt-validált t teszt magas I. típusú hibával rendelkezik. Ugyanakkor nagy teljesítményű is, ezért olyan esetekben ajánlható, ahol a II-es típusú hiba ( az algoritmusok közötti valós különbség észlelésének kudarca ) fontosabb.

Mi a holdout érvényesítés célja?

A K-szeres érvényesítés kiértékeli az adatokat a teljes képzési halmazban , de ezt úgy teszi, hogy a betanító halmazt K hajtásra - vagy alszakaszra - osztja (ahol K pozitív egész szám), majd K-szer betanítja a modellt, minden alkalommal mást hagyva. hajtsa ki a képzési adatokat, és használja inkább érvényesítési készletként.

Mi a holdout készlet célja?

A holdout készlet az előrejelzési technika pontosságának ellenőrzésére szolgál .

Miért jobb választás a keresztellenőrzés tesztelésre?

A keresztellenőrzés egy nagyon hatékony eszköz. Segít jobban felhasználni adatainkat , és sokkal több információt ad az algoritmusunk teljesítményéről. Az összetett gépi tanulási modellekben néha könnyen előfordulhat, hogy nem fordítunk kellő figyelmet, és ugyanazokat az adatokat használja a folyamat különböző lépéseiben.

Mit mond nekünk a keresztellenőrzés?

A keresztellenőrzés egy statisztikai módszer, amelyet a gépi tanulási modellek készségeinek becslésére használnak . ... Ez a k-szeres keresztellenőrzés egy olyan eljárás, amelyet a modell képességének becslésére használnak új adatokon. Vannak általános taktikák, amelyek segítségével kiválaszthatja a k értékét az adatkészlethez.

Tartsa ki a keresztellenőrzést?

3. Holdout keresztellenőrzés: A holdout technika egy kimerítő keresztellenőrzési módszer, amely az adatelemzéstől függően véletlenszerűen osztja fel az adatkészletet vonat- és tesztadatokra . Holdout keresztellenőrzés esetén az adatkészlet véletlenszerűen fel van osztva képzési és érvényesítési adatokra.

Mi a különbség a K-szeres keresztellenőrzés és az egyik elhagyása között?

A K-szeres keresztellenőrzés az egyik módja annak, hogy javítsunk a holdout módszerhez képest . Az adatkészletet k részhalmazra osztják, és a holdout módszert k-szer megismétlik. ... Az egyet elhagyó keresztellenőrzés K-szeres keresztellenőrzés a logikai szélsőségig, ahol K egyenlő N, a halmaz adatpontjainak számával.

Honnan tudhatod, hogy regresszióban van-e túlméretezésed?

Honnan tudhatom, hogy a keresztellenőrzés túlzottan illeszkedik-e?

Itt láthatod a hajtásaid edzési pontszámait is. Ha 1.0-s pontosságot lát az edzéskészleteknél, ez túlillesztés. A másik lehetőség: Fuss több felosztást . Akkor biztos abban, hogy az algoritmus nem illik túl, ha minden teszteredmény nagy pontosságú, akkor jól csinálod.

Honnan tudhatom, hogy túlméreteztem?

A túlillesztést az érvényesítési mutatók, például a pontosság és a veszteség ellenőrzésével lehet azonosítani. Az érvényesítési mutatók általában addig növekszenek, amíg stagnálnak vagy csökkenni kezdenek, ha a modellt túlillesztés éri.

Hogyan kaphatja meg a legjobb keresztellenőrzési modellt?

A keresztellenőrzést elsősorban a különböző modellek összehasonlítására használják. Mindegyik modellnél megkaphatja az átlagos általánosítási hibát a k érvényességi halmazon. Ekkor a legalacsonyabb átlagos generálási hibával rendelkező modellt választhatja ki optimális modellnek.

Mi a két fő előnye a korai abbahagyásnak?

A gépi tanulásban a korai megállás a rendszeresítés egyik formája, amellyel elkerülhető a túlillesztés, amikor a tanulót iteratív módszerrel , például gradiens süllyedéssel tanítják. Az ilyen módszerek frissítik a tanulót, hogy jobban illeszkedjenek a képzési adatokhoz minden iterációhoz.

Szükségünk van tesztkészletre?

Igen . Általános szabály, hogy a tesztkészletet soha nem szabad a modell (pl. hiperparamétereinek) megváltoztatására használni. A keresztellenőrzés azonban néha a hiperparaméter-hangolástól eltérő célokra is használható, például annak meghatározására, hogy a vonat/teszt felosztás milyen mértékben befolyásolja az eredményeket.

Miért csak egyszer használjon tesztkészletet?

A gépi tanulási modell betanításához és értékeléséhez ossza fel az adatokat három csoportra, amelyek képzésre, érvényesítésre és tesztelésre szolgálnak. ... Akkor csak egyszer használja a tesztkészletet, hogy felmérje a választott modell általánosító képességét .

Hogyan javíthatom a keresztellenőrzési pontszámomat?

Hogyan javíthatom ki a túlillesztést?