Кросс-валидация (перекрестная проверка) – это метод оценки Моделей (Model) Машинного обучения (ML) путем обучения нескольких из них на подмножествах доступных входных данных и их оценки на другом дополнительном подмножестве. Такая проверка используется для обнаружения Переобучения (Overfitting), т.е. неспособности распознать паттерн. Всегда необходимо проверять стабильность предсказывающего Алгоритма (Algorithm): нам нужна уверенность в том, что модель имеет представление о большинстве шаблонов в...

Кросс-валидация (Cross-Validation – CV) – это метод оценки Моделей (Model) Машинного обучения (ML) в условиях небольшого объема данных. Датасет (Dataset) разделяют на N равных частей разными способами, затем обучают на первой и вычисляют эффективность с помощью второй части. Затем дообучают на второй и снова обсчитывают эффективность на третьей...