Нашли ошибку? Выделите
текст с ошибкой и нажмите кнопку "Сообщить об ошибке"
или CTRL+ENTER.
Справочная
система на версию 10.6
от 08/10/2024,
© ООО «ФОРСАЙТ»,
Перечисление CrossValidationSamplingType используется для определения метода кросс-валидации.
Используется следующими свойствами:
| Значение | Краткое описание |
| 0 | Kfold. Кросс-валидация по K блокам. |
| 1 | LeaveOneOut. Поэлементная кросс-валидация. |
| 2 | RandomSampling. Кросс-валидация последовательным случайным разбиением. |
Подробное описание методов кросс-валидации:
Кросс-валидация по K блокам.
Исходные данные разбиваются на K
одинаковых по размеру блоков: один блок используется для тестирования,
остальные K-1 - для обучения.
Процесс повторяется K раз,
каждый из блоков используется один раз как тестовый набор. Получаются
K результатов, по одному
на каждый блок, результирующая оценка точности представляет собой
усреднённое значение по всем блокам.
Используйте свойство NumberOfFolds
для задания значения параметра K;
Поэлементная кросс-валидация. В качестве тестового набора данных используется отдельное значение, остальные наблюдения из исходных данных используются для обучения. Процесс обучения и проверки предсказанного значения будет повторяться столько раз, сколько объектов с известной классификацией есть в выборке. Метод не содержит дополнительных параметров;
Кросс-валидация последовательным
случайным разбиением. Исходные данные случайным образом разбиваются
на обучающий и тестовый наборы.
Используйте свойство TrainingSetSize
для задания размера обучающего набора и свойство NumberOfRandomTests
для задания числа повторений процедуры кросс-валидации.
См. также: