Validare încrucișată „leave-one-out”

term_id: leave_one_out_cross_validation

Category: basic_concepts

Definition

Validarea încrucișată „leave-one-out” (LOOCV) este un caz specific al validării încrucișate k-fold, unde k este egal cu numărul de eșantioane din setul de date. Aceasta oferă o estimare aproape neîmproprietată a performanței modelului, deoarece fiecare observație este folosită o dată ca și set de testare.

Summary

O tehnică riguroasă de reeșantionare în care modelul este antrenat pe toate eșantioanele cu excepția unuia, fiind testat pe acel singur eșantion exclus, proces repetat pentru fiecare punct de date.

Key Concepts

  • Reeșantionare
  • Evaluarea modelului
  • Compromis bias-varianță
  • Cost computațional

Use Cases

  • Evaluarea modelelor pe seturi de date medicale mici
  • Reglarea hiperparametrilor când datele sunt limitate
  • Compararea riguroasă a performanței algoritmilor

Code Example

1
2
3
4
5
6
7

from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
loo = LeaveOneOut()
for train_index, test_index in loo.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    model.fit(X_train, y_train)
    score = model.score(X_test, y_test)

Related