Кросс-валидация

Перекрестная проверка - это метод, при котором единый набор данных разбивается на подмножества и используется для проверки точности модели. Как правило, для этого данные разделяются на обучающий и тестовый наборы. Модель настраивается на обучающем множестве, а затем оценивается на тестовом множестве.

Перекрестная проверка - это важный инструмент для измерения точности и надежности модели. Она помогает уменьшить чрезмерную подгонку, которая происходит, когда модель слишком сложна и слишком близко подходит к данным, используемым для ее обучения. В результате модели становится сложнее делать точные прогнозы для данных, с которыми она раньше не сталкивалась. Перекрестная валидация гарантирует, что модель достаточно гибкая, чтобы обобщать различные данные без чрезмерной подгонки.

Простейшей формой перекрестной проверки является k-кратная перекрестная проверка. Эта техника предполагает разбиение набора данных на k подмножеств, где k - количество складок. Каждая складка используется для оценки модели один раз. Модель оценивается путем вычисления средней ошибки. Количество складок может варьироваться в зависимости от размера набора данных и количества обучающих примеров.

Перекрестная валидация - это важная техника для оценки точности модели и повышения надежности прогнозов. Эта техника используется в различных областях, включая машинное обучение, науку о данных и кибербезопасность. Разделив набор данных и используя схему систематической валидации, исследователи могут убедиться, что модель точна и не перестраивается под данные, использованные для ее обучения.