Was ist ein Holdout-Set? Manchmal auch als „Testdaten“bezeichnet, liefert eine Holdout-Teilmenge eine endgültige Schätzung der Leistung des maschinellen Lernmodells, nachdem es trainiert und validiert wurde. Holdout-Sets sollten niemals verwendet werden, um Entscheidungen darüber zu treffen, welche Algorithmen verwendet werden sollen, oder um Algorithmen zu verbessern oder abzustimmen.
Ist Kreuzvalidierung besser als Holdout?
Kreuzvalidierung ist in der Regel die bevorzugte Methode, da sie Ihrem Modell die Möglichkeit gibt, mit mehreren Train-Test-Splits zu trainieren. Dies gibt Ihnen einen besseren Hinweis darauf, wie gut Ihr Modell mit unsichtbaren Daten funktioniert. Hold-out hingegen ist nur von einem Train-Test-Split abhängig.
Was ist ein Holdout-Ansatz?
Holdout-Methode ist die einfachste Methode, um einen Klassifikator auszuwerten. Bei dieser Methode wird der Datensatz (eine Sammlung von Datenelementen oder Beispielen) in zwei Sätze unterteilt, die als Trainingssatz und Testsatz bezeichnet werden. Ein Klassifikator führt die Funktion aus, Datenelemente in einer bestimmten Sammlung einer Zielkategorie oder -klasse zuzuweisen.
Soll ich immer eine Kreuzvalidierung durchführen?
Im Allgemeinen ist eine Kreuzvalidierung immer erforderlich, wenn Sie die optimalen Parameter des Modells bestimmen müssen, für die logistische Regression wäre dies der C-Parameter.
Was ist der Vorteil der K-fachen Kreuzvalidierung?
im Vergleich Test-MSE sind bei k-fachem CV besser als LOOCV. k-facher CV oder irgendwelche CV- oder Resampling-Methoden nichtTestfehler verbessern. sie schätzen Testfehler. im Fall von k-fach ist es bessere Fehlerabschätzung als LOOCV.
