Què és un conjunt de retenció? De vegades anomenades dades de "prova", un subconjunt de retenció proporciona una estimació final del rendiment del model d'aprenentatge automàtic després d'haver estat entrenat i validat. Els conjunts de reserva no s'han d'utilitzar mai per prendre decisions sobre quins algorismes utilitzar o per millorar o ajustar els algorismes.
És millor la validació creuada que la retenció?
La validació creuada sol ser el mètode preferit perquè ofereix al vostre model l'oportunitat d'entrenar en diverses fraccions de proves de tren. Això us ofereix una millor indicació del rendiment del vostre model amb dades no vistes. D' altra banda, l'aturada depèn només d'una divisió de prova de tren.
Què és l'enfocament de la retenció?
El
Mètode de retenció és el de mètode més senzill per avaluar un classificador. En aquest mètode, el conjunt de dades (una col·lecció d'elements de dades o exemples) es divideix en dos conjunts, anomenats conjunt d'entrenament i conjunt de proves. Un classificador realitza la funció d'assignar elements de dades d'una col·lecció determinada a una categoria o classe objectiu.
He de fer sempre la validació creuada?
En general, la validació creuada és sempre necessària quan necessiteu determinar els paràmetres òptims del model, per a la regressió logística aquest seria el paràmetre C.
Quin és l'avantatge de la validació creuada de plecs K?
si compareu les MSE de prova són millors en cas de CV de k-fold que LOOCV. k-fold CV o qualsevol CV o mètodes de mostreig no ho fanmillorar els errors de prova. estimen els errors de prova. en el cas de k-fold, fa millor treball d'estimació d'error que LOOCV.
