Pengesahan bersilang

Pengesahan Silang ialah kaedah di mana set data tunggal dibahagikan kepada subset dan digunakan untuk mengesahkan ketepatan model. Secara amnya, ini melibatkan pembahagian data ke dalam set latihan dan set ujian. Model ini sesuai menggunakan set latihan dan kemudian dinilai dengan set ujian.

Pengesahan Silang ialah alat penting untuk mengukur ketepatan dan kebolehpercayaan model. Ia membantu mengurangkan pemasangan lampau, yang berlaku apabila model terlalu kompleks dan padan terlalu rapat dengan data yang digunakan untuk melatihnya. Ini menyukarkan model untuk membuat ramalan yang tepat untuk data yang tidak pernah dilihat sebelum ini. Pengesahan Silang memastikan bahawa model cukup fleksibel untuk digeneralisasikan kepada data yang berbeza tanpa pemasangan berlebihan.

Bentuk Pengesahan Silang yang paling mudah ialah pengesahan silang kali ganda. Teknik ini melibatkan pembahagian set data kepada subset k, dengan k ialah bilangan lipatan. Setiap lipatan digunakan untuk menilai model sekali. Model dinilai dengan mengira ralat min. Bilangan lipatan boleh berbeza-beza bergantung pada saiz set data dan bilangan contoh latihan.

Pengesahan Silang ialah teknik penting untuk menilai ketepatan model dan meningkatkan kebolehpercayaan ramalan. Teknik ini digunakan dalam pelbagai bidang, termasuk pembelajaran mesin, sains data dan keselamatan siber. Dengan memisahkan set data dan menggunakan skema pengesahan sistematik, penyelidik boleh mengesahkan bahawa model itu tepat dan tidak terlalu sesuai dengan data yang digunakan untuk melatihnya.