Validação Cruzada

term_id: cross_validation

Category: training_techniques

Definition

A validação cruzada é um método estatístico usado para estimar a habilidade de generalização de modelos de aprendizado de máquina. A forma mais comum é a validação cruzada k-fold, onde os dados são divididos em k partes iguais. O modelo é treinado k vezes, cada vez usando k-1 partes para treino e a parte restante para teste, garantindo que todos os dados sejam usados para avaliação.

Summary

Um procedimento de reamostragem usado para avaliar modelos de aprendizado de máquina em uma amostra limitada de dados, dividindo-os em subconjuntos para treinamento e teste.

Key Concepts

  • Divisão K-Fold
  • Generalização do Modelo
  • Detecção de Overfitting
  • Estimativa de Desempenho

Use Cases

  • Ajuste de hiperparâmetros
  • Comparação entre diferentes algoritmos
  • Validação da estabilidade do modelo em conjuntos de dados pequenos

Code Example

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

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