Convalida incrociata

term_id: cross_validation

Category: training_techniques

Definition

La convalida incrociata è un metodo statistico utilizzato per stimare la capacità dei modelli di apprendimento automatico. La forma più comune è la convalida incrociata a k fold, in cui i dati vengono divisi in k parti uguali. Il modello viene addestrato k volte, ciascuna volta utilizzando k-1 fold come dati di addestramento e il fold rimanente come dati di test.

Summary

Una procedura di campionamento utilizzata per valutare i modelli di apprendimento automatico su un campione di dati limitato, partizionando i dati in sottoinsiemi per l’addestramento e il test.

Key Concepts

  • Partizione K-Fold
  • Generalizzazione del Modello
  • Rilevamento dell’Overfitting
  • Stima delle Prestazioni

Use Cases

  • Regolazione degli iperparametri
  • Confronto tra diversi algoritmi
  • Validazione della stabilità del modello su piccoli dataset

Code Example

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