K-кратная перекрестная проверка. Перекрестная проверка — это метод, используемый в машинном обучении для оценки производительности модели и выбора наилучших гиперпараметров. Цель перекрестной проверки — оценить, насколько хорошо модель будет обобщать невидимые данные. =› Технически, перекрестная проверка включает в себя разделение набора данных на k частей одинакового размера или «складок», одна часть используется в качестве проверочного набора, а оставшиеся k-1 частей используются в..

Выбор модели является ключевым элементом в длинной и важной серии шагов, связанных с созданием модели машинного обучения (ML), которая будет развернута в рабочей среде. Эта статья призвана служить руководством для инженеров по машинному обучению, плохо знакомых с процессом выбора модели в машинном обучении (ML). Начнем с понимания того, что такое выбор модели: Что такое выбор модели Выбор модели – это задача (или процесс) выбора статистической модели из набора..