Поскольку данные становятся все более и более важными для людей из всех слоев общества, в последние годы появляется все больше и больше методов анализа данных. В повседневной работе часто используются методы анализа данных...

k-блочная кросс-валидация (k-блочная перекрестная проверка) – процедура, используемая для оценки навыков Моделей (Model) Машинного обучения (ML) на новых данных. Она обычно используется для сравнения и выбора модели конкретной задачи прогнозного моделирования, потому что его легко понять и реализовать. Существуют общие тактики, которые вы можете использовать для выбора значения k для вашего набора данных. Существуют широко используемые варианты перекрестной проверки, такие как стратифицированная и повторная кросс-валидация, которые доступны в scikit-learn...