אימות צולב

term_id: cross_validation

Category: training_techniques

Definition

אימות צולב הוא שיטה סטטיסטית המשמשת להערכת יכולתם של מודלי למידת מכונה. הצורה הנפוצה ביותר היא אימות צולב בקפלים (k-fold), שבו הנתונים מחולקים ל-k חלקים שווים. המודל מאומן על k-1 קפלים ומבוצע על הקפל הנותר, בתהליך החוזר על עצמו עבור כל קפל.

Summary

הליך דגימה חוזרת המשמש להערכת מודלים למידת מכונה על דגימת נתונים מוגבלת, תוך חלוקת הנתונים לתת-קבוצות לאימון ובדיקה.

Key Concepts

  • חלוקה לקפלים (K-Fold Split)
  • כלליות המודל
  • זיהוי התאמה יתר (Overfitting)
  • הערכת ביצועים

Use Cases

  • כוונון היפר-פרמטרים
  • השוואה בין אלגוריתמים שונים
  • אימות יציבות המודל על מערכי נתונים קטנים

Code Example

1
2

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

Related