Miért használják a keresztellenőrzést?
Pontszám: 4,2/5 ( 52 szavazat )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.
Szükséges a keresztellenőrzés?
Általában mindig szükség van keresztellenőrzésre, amikor meg kell határozni a modell optimális paramétereit , logisztikus regresszióhoz ez lenne a C paraméter.
Miért fontos a keresztellenőrzés?
A keresztellenőrzés nagyon hasznos technika a modell hatékonyságának felmérésére , különösen olyan esetekben, amikor csökkenteni kell a túlillesztést. A modell hiperparamétereinek meghatározásában is hasznos, abban az értelemben, hogy mely paraméterek eredményezik a legalacsonyabb teszthibát.
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 jobb a keresztellenőrzés, mint az érvényesítés?
A keresztellenőrzés általában az előnyben részesített módszer , mert ez lehetőséget ad a modellnek, hogy több vonatteszt-felosztáson is oktasson . Ez jobb jelzést ad arról, hogy a modell milyen jól teljesít a nem látott adatokon. A kitartás ezzel szemben csak egy vonatteszt-megosztástól függ.
A gépi tanulás alapjai: keresztellenőrzés
Miért rossz a keresztellenőrzés?
A keresztellenőrzés általában nagyon jó módszer a pontos teljesítmény mérésére . Bár nem akadályozza meg a modell túlillesztését, mégis valódi teljesítménybecslést mér. Ha a modellje túl jól illeszkedik Önhöz, az rosszabb teljesítményt fog eredményezni. ... Ez rosszabb keresztellenőrzési teljesítményt eredményezett.
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.
Hogyan javíthatja 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.
Hogyan észleli a keresztellenőrzés a túlillesztést?
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.
A keresztellenőrzés csökkenti a hibákat?
A keresztellenőrzés jó módszer a modell prediktív teljesítményének tesztelésére. Bár a modell minimálisra csökkentheti az átlagos négyzetes hibát a betanítási adatokon, optimista lehet a prediktív hibáját illetően.
Melyek a keresztellenőrzés különböző típusai?
- Hagyja a p-out keresztellenőrzést: ...
- Hagyja ki a keresztellenőrzést: ...
- Holdout keresztellenőrzés: ...
- k-szeres keresztellenőrzés: ...
- Ismételt véletlenszerű részminta-ellenőrzés: ...
- Rétegzett k-szeres keresztellenőrzés: ...
- Idősoros keresztellenőrzés:
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.
A keresztellenőrzés túlillesztést okoz?
A K-szeres keresztellenőrzés szabványos technika a túlillesztés kimutatására. Nem "okozhat" túlillesztést az oksági értelemben. Nincs azonban garancia arra, hogy a k-szeres keresztellenőrzés megszünteti a túlillesztést. Az emberek varázsszerként használják a túlillesztés ellen, de nem az.
Szüksége van keresztellenőrzésre a mély tanulásban?
A keresztellenőrzés egy általános technika az ML-ben a túlillesztés megelőzésére. Nincs különbség aközött, hogy ezt a mélytanulási modellen és a lineáris regresszión végezzük. Az ötlet ugyanaz minden ML modellnél.
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.
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.
Honnan tudhatod, hogy túlméretezett-e?
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 az a keresztellenőrzési pontszám?
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.
Mi a fold a keresztellenőrzésben?
Mi az a K-Fold keresztellenőrzés? A K-hajtogatás CV-je az, ahol egy adott adatkészlet K számú szakaszra/hajtásra van felosztva, ahol minden hajtogatást egy bizonyos ponton tesztelési halmazként használnak . Vegyük az 5-szeres keresztellenőrzés forgatókönyvét (K=5). Itt az adatkészlet 5 hajtásra van felosztva.
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 .
Mi az a modell Overfitting?
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 „túlfitt” lesz, és nem tud jól általánosítani új adatokra.
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.
Mi okozza a túlillesztést?
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.
Hogyan állíthatom meg a túlillesztést regresszióban?
A regressziós modell túlillesztésének elkerülése érdekében olyan véletlenszerű mintát kell készítenie, amely elég nagy ahhoz, hogy kezelje a modellben várható összes kifejezést . Ez a folyamat megköveteli, hogy hasonló tanulmányokat vizsgáljon meg, mielőtt adatgyűjtést végezne.
Gyors a keresztellenőrzés?
A keresztellenőrzés nagyon sokáig tarthat , mivel a képzési és tesztelési részfolyamatok annyiszor ismétlődnek, ahány példa. Ha igazra van állítva, a hajtások száma paraméter nem érhető el. Ez a paraméter határozza meg a hajtogatások számát (alhalmazok számát), amelyekre az ExampleSet fel kell osztani.