क्रॉस सत्यापन की आवश्यकता क्यों है?

2024 लेखक: Stanley Ellington | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-16 00:17

पार सत्यापन आपके मॉडल की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए एक बहुत ही उपयोगी तकनीक है, खासकर उन मामलों में जहां आपको ओवरफिटिंग को कम करने की आवश्यकता होती है। यह आपके मॉडल के हाइपर पैरामीटर को निर्धारित करने में भी उपयोगी है, इस अर्थ में कि कौन से पैरामीटर सबसे कम परीक्षण त्रुटि में परिणाम देंगे।

इसे ध्यान में रखते हुए, क्या क्रॉस सत्यापन हमेशा बेहतर होता है?

पार सत्यापन आमतौर पर सटीक प्रदर्शन को मापने का एक बहुत अच्छा तरीका है। हालांकि यह आपके मॉडल को ओवरफिट होने से नहीं रोकता है, फिर भी यह एक वास्तविक प्रदर्शन अनुमान को मापता है। यदि आपका मॉडल आपको ओवरफिट करता है तो इसका परिणाम खराब प्रदर्शन उपायों में होगा। इसका परिणाम और बुरा हुआ पार सत्यापन प्रदर्शन।

ऊपर के अलावा, हमें सत्यापन सेट की आवश्यकता क्यों है? सत्यापन सेट वास्तव में प्रशिक्षण के एक भाग के रूप में माना जा सकता है सेट , क्योंकि इसका उपयोग आपके मॉडल, तंत्रिका नेटवर्क या अन्य के निर्माण के लिए किया जाता है। यह आमतौर पर पैरामीटर चयन के लिए और ओवरफिटिंग से बचने के लिए उपयोग किया जाता है। सत्यापन सेट एक मॉडल के मापदंडों को ट्यून करने के लिए उपयोग किया जाता है। टेस्ट सेट प्रदर्शन मूल्यांकन के लिए उपयोग किया जाता है।

इसके बाद, कोई यह भी पूछ सकता है कि क्रॉस सत्यापन का क्या अर्थ है?

पार करना - सत्यापन एक है सांख्यिकीय विश्लेषण के परिणाम एक स्वतंत्र डेटा सेट के सामान्यीकरण के तरीके के आकलन के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीक है। पार करना - मान्यता बड़े पैमाने पर उन सेटिंग्स में उपयोग किया जाता है जहां लक्ष्य भविष्यवाणी है और भविष्य कहनेवाला मॉडल के प्रदर्शन की सटीकता का अनुमान लगाना आवश्यक है।

आप क्रॉस सत्यापन में सिलवटों की संख्या कैसे चुनते हैं?

NS सिलवटों की संख्या आमतौर पर द्वारा निर्धारित किया जाता है संख्या आपके डेटासेट में निहित उदाहरणों की। उदाहरण के लिए, यदि आपके डेटा में 10 उदाहरण हैं, तो 10- फोल्ड क्रॉस - मान्यता कोई मतलब नहीं होगा।