¿Por qué se requiere la validación cruzada?

2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Última modificación: 2023-12-16 00:15

Validación cruzada es una técnica muy útil para evaluar la eficacia de su modelo, especialmente en los casos en los que necesita mitigar el sobreajuste. También es útil para determinar los hiperparámetros de su modelo, en el sentido de qué parámetros darán como resultado el error de prueba más bajo.

Teniendo esto en cuenta, ¿es siempre mejor la validación cruzada?

Validación cruzada suele ser una muy buena forma de medir un rendimiento preciso. Si bien no evita que su modelo se sobreajuste, aún mide una estimación de rendimiento real. Si su modelo se adapta demasiado a usted, las medidas de rendimiento serán peores. Esto resultó en peor validación cruzada rendimiento.

Además de lo anterior, ¿por qué necesitamos un conjunto de validación? Conjunto de validación en realidad se puede considerar como parte de la formación colocar , porque se utiliza para construir su modelo, redes neuronales u otros. Suele utilizarse para la selección de parámetros y para evitar el sobreajuste. Conjunto de validación se utiliza para ajustar los parámetros de un modelo. Equipo de prueba se utiliza para la evaluación del desempeño.

Posteriormente, también se puede preguntar, ¿qué significa validación cruzada?

Cruz - la validación es una técnica que se utiliza para evaluar cómo los resultados del análisis estadístico se generalizan a un conjunto de datos independientes. Cruz - validación se utiliza principalmente en entornos donde el objetivo es la predicción y es necesario estimar la precisión del rendimiento de un modelo predictivo.

¿Cómo se elige el número de pliegues en la validación cruzada?

los número de pliegues suele estar determinada por la número de instancias contenidas en su conjunto de datos. Por ejemplo, si tiene 10 instancias en sus datos, 10- doblar la cruz - validación no tendría sentido.