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...

Бинарная кросс-энтропия, также известная как логарифмическая потеря, это функция потерь, используемая в машинном обучении для задач бинарной классификации. Она измеряет эффективность модели классификации, выход которой - это вероятностное значение между 0 и 1. Что такое бинарная кросс-энтропия? Бинарная кросс-энтропия - это метод, используемый для оценки ошибки прогнозирования классификатора. Потери на кросс-энтропии увеличиваются по мере того, как прогнозируемая вероятность отклоняется от фактической метки...