Holdout Seti nedir? Bazen "test" verileri olarak adlandırılan bir bekleme alt kümesi, makine öğrenimi modelinin eğitilip doğrulandıktan sonra son bir tahminini sağlar. Hangi algoritmaların kullanılacağına karar vermek veya algoritmaları iyileştirmek veya ayarlamak için bekleme kümeleri asla kullanılmamalıdır.
Çapraz doğrulama, bekletmekten daha mı iyidir?
Çapraz doğrulama genellikle tercih edilen yöntemdir, çünkü modelinize birden çok tren-test bölümünde eğitim alma fırsatı verir. Bu, modelinizin görünmeyen veriler üzerinde ne kadar iyi performans göstereceğine dair daha iyi bir gösterge sağlar. Öte yandan, bekleme, yalnızca bir tren testi bölünmesine bağlıdır.
Uzaklaştırma yaklaşımı nedir?
Holdout Yöntemi, bir sınıflandırıcıyı değerlendirmenin en basit yöntemidir. Bu yöntemde, veri seti (veri öğeleri veya örnekler topluluğu), Eğitim seti ve Test seti olarak adlandırılan iki sete ayrılır. Bir sınıflandırıcı, belirli bir koleksiyondaki veri öğelerini bir hedef kategoriye veya sınıfa atama işlevini gerçekleştirir.
Her zaman çapraz doğrulama yapmalı mıyım?
Genel olarak çapraz doğrulama modelin optimal parametrelerini belirlemeniz gerektiğinde her zaman gereklidir, lojistik regresyon için bu C parametresi olacaktır.
K-kat çapraz doğrulamanın avantajı nedir?
karşılaştırırsanız, test-MSE'ler LOOCV'den k-kat CV durumunda daha iyidir. k-kat CV veya herhangi bir CV veya yeniden örnekleme yöntemi,test hatalarını iyileştirin. test hatalarını tahmin ederler. k-katlama durumunda, hatayı tahmin etmede LOOCV'tan daha iyi iş görür.
