Перекрёстная проверка считается более надёжным способом оценки моделей машинного обучения по нескольким причинам:
- Использование всего набора данных. appmaster.io Перекрёстная проверка применяет весь набор данных как для обучения, так и для тестирования. appmaster.io Это уменьшает влияние потенциальных ошибок, которые могут присутствовать в одном фрагменте данных. appmaster.io
- Итеративное обучение и тестирование. appmaster.io Модель обучают и тестируют на различных подмножествах. appmaster.io Такой подход позволяет получить более точную и надёжную оценку производительности модели. appmaster.io
- Помощь в выявлении проблем. codelabsacademy.com Перекрёстная проверка помогает выявить такие проблемы, как переобучение (модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные и плохо работает на новых) и недостаточное оснащение (модель слишком упрощена, чтобы уловить закономерности в данных). codelabsacademy.com
- Полезность для настройки гиперпараметров. appmaster.io Перекрёстная проверка может помочь в определении оптимальных значений для конкретных параметров алгоритма машинного обучения. appmaster.io
Таким образом, за счёт использования всех данных, итеративного обучения и тестирования, а также помощи в выявлении проблем перекрестная проверка обеспечивает более надёжную оценку моделей машинного обучения www.statology.org appmaster.io codelabsacademy.com .