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...

Введение Мы рассмотрели идею k-Fold кросс-валидации и как ее реализовать на Python. В частности, мы сосредоточимся на настройке гиперпараметров, а не на оценке производительности модели. Давайте начнем! Пошаговое объяснение В этом примере мы будем использовать набор данных Iris и метод K ближайших соседей, наша цель - предсказать подвид цветка на основе егохарактеристик . Мы пройдем этот процесс шаг за шагом. 1. Импортируем пакеты Первое, что мы делаем, - это импортируем нужные нам пакеты. import pandas as pd import numpy as np from sklearn...