Křížová validace

term_id: cross_validation

Category: training_techniques

Definition

Křížová validace je statistická metoda používaná k odhadu kvality modelů strojového učení. Nejčastější formou je k-křížová validace, kde jsou data rozdělena na k stejných částí. Model je trénován na k-1 částech a testován na zbylé části, což se opakuje pro každou část.

Summary

Resamplingová procedura používaná k hodnocení výkonu modelů strojového učení na omezeném datovém souboru rozdělením dat do podmnožin pro trénink a testování.

Key Concepts

  • Rozdělení K-Fold
  • Obecnost modelu
  • Detekce přeučení
  • Odhad výkonu

Use Cases

  • Ladění hyperparametrů
  • Porovnávání různých algoritmů
  • Validace stability modelu na malých datech

Code Example

1
2

from sklearn.model_selection import cross_val_score
cv_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

Related