В чём заключается метод кросс-валидации при оценке производительности модели машинного обучения?

Метод кросс-валидации при оценке производительности модели машинного обучения заключается в разделении имеющегося набора данных на две или более части. sky.pro Одна часть используется для обучения модели, а другая — для проверки её качества. sky.pro

Процесс повторяется несколько раз с использованием разных разбиений данных, чтобы получить более надёжную оценку производительности модели. sky.pro

Некоторые преимущества кросс-валидации:

• Достоверность оценки. blog.skillfactory.ru Алгоритм проверяют на тех данных, которые он ещё не видел. blog.skillfactory.ru
• Эффективное использование данных. evmservice.ru Метод позволяет использовать все данные для обучения и тестирования, что особенно важно в случае ограниченных наборов данных. evmservice.ru
• Выбор параметров. evmservice.ru Кросс-валидация помогает в выборе оптимальных параметров модели, что может существенно повысить качество предсказаний. evmservice.ru

Некоторые типы кросс-валидации:

• K-блочная кросс-валидация. sky.pro Датасет делится на K равных частей (блоков), один из блоков используется для валидации, остальные — для обучения. sky.pro
• Стратифицированная K-блочная кросс-валидация. blog.skillfactory.ru sky.pro Проводится аналогично K-блочной кросс-валидации, но с учётом пропорции классов в каждом блоке. blog.skillfactory.ru sky.pro
• Оставить-P-выборок. blog.skillfactory.ru sky.pro На каждой итерации из датасета удаляется P объектов для валидации, остальные используются для обучения. blog.skillfactory.ru sky.pro

Кросс-валидация позволяет оценить производительность модели на новых данных, выявить переобучение модели и настроить гиперпараметры, сравнить различные алгоритмы машинного обучения и выбрать наиболее подходящий. sky.pro