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...

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...