पार सत्यापन

क्रॉस-वैलिडेशन एक ऐसी विधि है जिसमें एकल डेटासेट को सबसेट में विभाजित किया जाता है, और मॉडल की सटीकता को सत्यापित करने के लिए उपयोग किया जाता है। आम तौर पर, इसमें डेटा को एक प्रशिक्षण सेट और एक परीक्षण सेट में विभाजित करना शामिल होता है। मॉडल को प्रशिक्षण सेट का उपयोग करके फिट किया जाता है और फिर परीक्षण सेट के साथ मूल्यांकन किया जाता है।

किसी मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता को मापने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन एक महत्वपूर्ण उपकरण है। यह ओवरफिटिंग को कम करने में मदद करता है, जो तब होता है जब कोई मॉडल अत्यधिक जटिल होता है और इसे प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा के बहुत करीब फिट बैठता है। इससे मॉडल के लिए उस डेटा के लिए सटीक भविष्यवाणी करना अधिक कठिन हो जाता है जिसे उसने पहले नहीं देखा है। क्रॉस-वैलिडेशन यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल ओवरफिटिंग के बिना विभिन्न डेटा को सामान्यीकृत करने के लिए पर्याप्त लचीला है।

क्रॉस-वैलिडेशन का सबसे सरल रूप के-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन है। इस तकनीक में डेटा सेट को k सबसेट में विभाजित करना शामिल है, जहां k फोल्ड की संख्या है। प्रत्येक तह का उपयोग एक बार मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। माध्य त्रुटि की गणना करके मॉडल का मूल्यांकन किया जाता है। फोल्ड की संख्या डेटासेट आकार और प्रशिक्षण उदाहरणों की संख्या के आधार पर भिन्न हो सकती है।

किसी मॉडल की सटीकता का मूल्यांकन करने और भविष्यवाणियों की विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन एक महत्वपूर्ण तकनीक है। इस तकनीक का उपयोग मशीन लर्निंग, डेटा साइंस और साइबर सुरक्षा सहित विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है। डेटासेट को विभाजित करके और एक व्यवस्थित सत्यापन योजना का उपयोग करके, शोधकर्ता यह सत्यापित कर सकते हैं कि मॉडल सटीक है और इसे प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा से अधिक नहीं है।