Domande taggate «cross-validation»

Si riferisce a procedure generali che tentano di determinare la generalizzabilità di un risultato statistico. La convalida incrociata si presenta frequentemente nel contesto della valutazione del modo in cui un particolare modello si adatta predice le osservazioni future. I metodi per la convalida incrociata di solito implicano il trattenere un sottoinsieme casuale dei dati durante l'adattamento del modello e quantificare l'accuratezza di previsione dei dati trattenuti e ripetere questo processo per ottenere una misura dell'accuratezza della previsione.

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Quando scegliere la regressione lineare o la regressione dell'albero decisionale o della foresta casuale? [chiuso]
Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 4 anni fa . Sto lavorando a un progetto e ho difficoltà a decidere quale …
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Convalida incrociata nidificata e selezione del miglior modello di regressione: è questo il processo SKLearn giusto?
Se ho capito bene, il CV nidificato può aiutarmi a valutare quale modello e processo di ottimizzazione dell'iperparametro sono i migliori. Il ciclo interno ( GridSearchCV) trova i migliori iperparametri e il ciclo esterno ( cross_val_score) valuta l'algoritmo di ottimizzazione dell'iperparametro. Scelgo quindi quale combinazione di tuning / modello dal …
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