Az alábbiak közül melyik a helyes keresztellenőrzés használata?
Pontszám: 5/5 ( 21 szavazat )Az alábbiak közül melyik a helyes keresztellenőrzés használata? Magyarázat: A keresztellenőrzés a használandó előrejelzési függvény típusának kiválasztására is szolgál . ... Magyarázat: Az érzékenység és a specificitás egy bináris osztályozási teszt teljesítményének statisztikai mérőszámai, amelyet a statisztika osztályozási függvényként is ismer.
Mikor érdemes keresztellenőrzést alkalmazni?
A keresztellenőrzés célja annak tesztelése, hogy egy gépi tanulási modell képes-e új adatok előrejelzésére . Arra is használják, hogy jelezzék az olyan problémákat, mint a túlillesztés vagy a kiválasztás torzítása, és betekintést nyújt abba, hogy a modell hogyan általánosítható független adatkészletté. 2.
Mi a keresztellenőrzés végrehajtásának célja?
A keresztellenőrzés a modellek prediktív teljesítményének értékelésére szolgál, valamint annak megítélésére, hogy a mintán kívül hogyan teljesítenek egy új adathalmazhoz, amelyet tesztadatoknak is neveznek. A keresztellenőrzési technikák használatának motivációja az, hogy amikor egy modellt illesztünk, akkor azt egy képzési adatkészlethez illesztjük.
Az alábbiak közül melyik igaz a K-szoros keresztellenőrzésre?
Az alábbi lehetőségek közül melyik igaz/igaz a K-szeres keresztellenőrzésre? ... Nagyobb K értéke nagyobb megbízhatóságot eredményez a keresztellenőrzés eredményében, mint az alacsonyabb K érték. 3. Ha K=N, akkor ezt keresztellenőrzésnek nevezzük, ahol N a megfigyelések száma .
Mi a fold a keresztellenőrzésben?
A k-szeres keresztellenőrzés során az eredeti mintát véletlenszerűen felosztják k egyenlő méretű részmintára . A k alminta közül egyetlen részminta marad meg érvényesítési adatként a modell teszteléséhez, a fennmaradó k − 1 részmintát pedig betanítási adatként használjuk.
A gépi tanulás alapjai: keresztellenőrzés
Miért használunk k-szeres keresztellenőrzést?
K-Folds keresztellenőrzés: Mert biztosítja, hogy az eredeti adatkészletből származó minden megfigyelés megjelenjen a képzésben és a tesztkészletben . ... Ismételje meg ezt a folyamatot mindaddig, amíg minden K-hajtás tesztkészletként szolgál. Ezután vegye ki a rögzített pontszámok átlagát. Ez lesz a modell teljesítménymutatója.
A keresztellenőrzés csökkenti a túlillesztést?
A keresztellenőrzés hatékony megelőző intézkedés a túlillesztés ellen . Az ötlet okos: Használja kezdeti edzési adatait több mini vonatteszt-felosztás létrehozásához. ... A szabványos k-szeres keresztellenőrzés során az adatokat k részhalmazra, úgynevezett foldre particionáljuk.
Mi a modell túlillesztése?
A túlillesztés egy olyan fogalom az adattudományban, amely akkor fordul elő, ha egy statisztikai modell pontosan illeszkedik a betanítási adataihoz . ... Ha a modell megjegyzi a zajt, és túl szorosan illeszkedik a képzési halmazhoz, a modell „túlillesztődik”, és nem tud jól általánosítani új adatokra.
A keresztellenőrzés csökkenti a 2-es típusú hibát?
A prediktív modell felépítésével összefüggésben megértem, hogy a keresztellenőrzés (mint például a K-Fold) egy olyan technika, amellyel megtalálhatjuk az optimális hiperparamétereket a torzítás és a variancia valamelyest csökkentésére. Nemrég azt mondták nekem, hogy a kereszthitelesítés csökkenti az I. és II. típusú hibákat is .
Hogyan valósítja meg a Python a keresztellenőrzést?
- Véletlenszerűen ossza fel a teljes adatkészletet k "hajtásra"
- Az adatkészlet minden k-szorosához építse fel a modellt az adatkészlet k–1 hajtására. ...
- Jegyezze fel az egyes előrejelzéseknél látható hibát.
- Ismételje meg ezt mindaddig, amíg a k-hajtások mindegyike tesztkészletként szolgál.
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.
Mi az 5x2 keresztellenőrzés?
A keresztellenőrzés egy technika a prediktív modellek értékelésére azáltal, hogy az eredeti mintát felosztják egy betanítási halmazra a modell betanításához , és egy tesztkészletre az értékeléshez.
Milyen statisztikákat csökkenti a keresztellenőrzés?
Ez jelentősen csökkenti a torzítást , mivel az adatok nagy részét az illesztéshez használjuk, és jelentősen csökkenti a szórást is, mivel az adatok nagy részét az érvényesítési halmaz is felhasználja. A képzési és tesztkészletek felcserélése szintén növeli ennek a módszernek a hatékonyságát.
Túl illik a modellem?
A túlillesztést könnyű diagnosztizálni a rendelkezésre álló pontos vizualizációkkal. Ha a „pontosság” (az oktatókészlethez mérve) nagyon jó, és az „Érvényesítési pontosság” (ellenőrzési készlethez mérve) nem olyan jó, akkor a modell túlillesztett.
Hogyan értékeli a túlszerelést?
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.
Mi okozza a modell túlillesztését?
A túlillesztés akkor következik be, amikor a modell olyan mértékben tanulja meg a betanítási adatok részleteit és zaját, hogy az negatívan befolyásolja a modell teljesítményét az új adatokon . Ez azt jelenti, hogy a képzési adatok zaját vagy véletlenszerű ingadozásait a modell felveszi és fogalmakként tanulja meg.
Honnan tudhatom, hogy a keresztellenőrzés túlillesztett?
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.
Mi a túlillesztés és a rendszeresítés?
A rendszeresítés a válasz a túlillesztésre . Ez egy olyan technika, amely javítja a modell pontosságát, valamint megakadályozza a fontos adatok alulillesztés miatti elvesztését. Ha egy modell nem képes megragadni egy mögöttes adattrendet, akkor alulillesztõnek tekintendõ. A modell nem fér el elég pontra ahhoz, hogy pontos előrejelzéseket készítsen.
Hogyan javíthatom ki a túlillesztést?
- Csökkentse a hálózat kapacitását rétegek eltávolításával vagy a rejtett rétegekben lévő elemek számának csökkentésével.
- Alkalmazza a regularizációt, amely a nagy súlyok veszteségfüggvényének költséggel jár.
- Használjon Dropout rétegeket, amelyek véletlenszerűen távolítanak el bizonyos funkciókat, ha nullára állítják őket.
Hogyan magyarázza a keresztellenőrzést?
A keresztellenőrzés egy olyan technika, amelyet a prediktív modell túlillesztése elleni védelemre használnak, különösen olyan esetekben, amikor az adatok mennyisége korlátozott lehet. A keresztellenőrzés során meghatározott számú hajtogatást (vagy partíciót) készít az adatokból, futtatja az elemzést minden hajtáson, majd átlagolja a teljes hibabecslést .
Hogyan választja ki a K értékét a K-szeres keresztellenőrzésben?
A k-szeres keresztellenőrzés kulcsfontosságú konfigurációs paramétere a k, amely meghatározza, hogy hány hajtásban kell felosztani egy adott adatkészletet. A gyakori értékek a k=3, k=5 és k=10 , és messze a legnépszerűbb érték, amelyet az alkalmazott gépi tanulásban a modellek értékelésére használnak, a k=10.
Mi az a minimális k értéke, amellyel k-szeres keresztellenőrzést végezhetünk?
K min értékét 2 -ben kell tartani, K max értéke pedig megegyezhet az adatpontok teljes számával. Ezt keresztellenőrzésnek is nevezik.
Mi a keresztellenőrzés és típusai?
A keresztellenőrzés, amelyet mintavételi technikán kívülinek is neveznek, az adattudományi projektek lényeges eleme. Ez egy újramintavételezési eljárás, amelyet a gépi tanulási modellek értékelésére használnak, és hozzáférnek a modell teljesítményéhez egy független tesztadatkészlethez.
Mi a p érték a gépi tanulásban?
A P-érték segít meghatározni, hogy mekkora valószínűséggel kapunk egy adott eredményt, ha a nullhipotézist igaznak feltételezzük. Ez annak a valószínűsége, hogy a miénkhez hasonló vagy a miénknél szélsőségesebb mintát kapunk, ha a nullhipotézis helyes.
Hogyan használják a keresztellenőrzést a mély tanulásban?
- Válasszon egy k számot – az edzéskészlet hossza.
- Ossza fel az adatkészletet.
- Edzés az edzőkészleten.
- Érvényesítse a tesztkészleten.
- Mentse el az érvényesítés eredményét.
- Ismételje meg a 2-5 С lépéseket n k alkalommal.
- A végső pontszám átlagolásához az 5. lépésben kapott eredményeket.