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...

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...