В чем разница между K-fold кросс-валидацией и leave-P-out методом?
Разница между K-fold кросс-валидацией и leave-P-out методом заключается в том, как происходит разделение данных для обучения и тестирования модели. blog.contactsunny.com spotintelligence.com
K-fold кросс-валидация предполагает разделение обучающей выборки на k непересекающихся частей одинакового объёма. neerc.ifmo.ru Модель обучается и оценивается k раз. spotintelligence.com На каждой итерации одна из частей используется для тестирования, а остальные k–1 части — для обучения. blog.contactsunny.com spotintelligence.com Затем оценки ошибок по всем частям усредняются, чтобы получить окончательную оценку ошибки модели. blog.contactsunny.com
Leave-P-out метод предполагает, что из n точек данных за одну итерацию берут n–p точек, а оставшиеся p точек используются для тестирования. blog.contactsunny.com Этот процесс повторяется для всех возможных комбинаций p из исходного набора данных. blog.contactsunny.com Ошибки по всем итерациям усредняются, чтобы получить окончательный показатель эффективности. blog.contactsunny.com
Таким образом, K-fold кросс-валидация фокусируется на равномерном использовании данных для обучения и тестирования, в то время как leave-P-out метод предполагает создание всех возможных обучающих/тестовых наборов путём удаления определённого количества точек из полного набора. blog.contactsunny.com scikit-learn.ru
