K-kertainen ristiinvalidointi
Keskiarvoista taitosten tulokset
K-kertainen ristiinvalidointi on ilmainen Data Science Academy-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 3/4. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu Data Science Academy-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Data Science Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Yksi jako, yksi huolenaihe
Yksi opetus- ja testijako antaa vain yhden tuloksen. Jos jako sattui olemaan hyvä tai huono, arvio voi olla harhaanjohtava.
Suuri idea
Ristiinvalidointi käyttää dataanne uudelleen useita kertoja, testaa joka kierroksella eri osalla ja laskee sitten tulosten keskiarvon vakaamman arvion saamiseksi.
Jakakaa data osiin
Jaotte datan k:hon yhtä suureen osaan, joita kutsutaan osajoukoiksi. Yleinen valinta on viisi osajoukkoa, jolloin saadaan viisi erillistä testikierrosta.
Kiertäkää testiosaa
Jokaisella kierroksella yksi osa toimii testijoukkona ja loput k miinus yksi osaa opettavat mallin. Sen jälkeen testiosa vaihtuu seuraavaan.
Kaikki pääsevät vuorollaan
k kierroksen aikana jokainen rivi testataan täsmälleen kerran ja sitä käytetään opetukseen muilla kerroilla. Dataa ei hukata. 🔄
Laskekaa tulosten keskiarvo
Lopuksi saatte k tulosta, yhden jokaista osajoukkoa kohti. Niiden keskiarvo on tärkein arvionne, ja tulosten hajonta kertoo mallin vakaudesta.
Nopea tapa
scikit-learn hoitaa silmukan puolestanne. Apufunktio cross_val_score palauttaa yhden tuloksen jokaista osajoukkoa kohti yhdellä rivillä.
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)Tuloksen tulkitseminen
Palautettu taulukko sisältää kunkin osajoukon tuloksen. Laskekaa sen keskiarvo tärkeintä arviota varten ja keskihajonta luotettavuuden arvioimiseksi.
print(scores.mean(), scores.std())k:n valitseminen
Viisi tai kymmenen osajoukkoa on tavallinen valinta. Useammilla osajoukoilla malli opetetaan kullakin kierroksella suuremmalla datamäärällä, mutta laskentaa kuluu enemmän. Kyse on nopeuden ja vakauden kompromissista.
Pitäkää luokat tasapainossa
Käyttäkää luokittelussa StratifiedKFold-menetelmää, jotta jokainen osajoukko vastaa koko datan luokkatasapainoa. scikit-learn käyttää sitä luokittelijoille automaattisesti.
Jättäkää lopullinen testi erilleen
Ristiinvalidointi ohjaa mallin valintaa kehityksen aikana. Jättäkää silti yksi koskematon testijoukko sivuun yhtä rehellistä lopullista tulosta varten.
Pikatarkistus
Kuinka usein kukin rivi testataan 5-osaisessa ristiinvalidoinnissa?
Kertaus
Jakakaa data k:hon osajoukkoon, kierrättäkää testiosaa ja laskekaa tulosten keskiarvo luotettavaa arviota varten. Käyttäkää cross_val_score-funktiota ja lopuksi erillistä testijoukkoa. 🔄
Opi Python tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi
Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.
- Kurssit
- 30
- Oppitunnit
- 120
Usein kysytyt kysymykset
Onko oppitunti ”K-kertainen ristiinvalidointi” ilmainen?
Kyllä – oppitunnin ”K-kertainen ristiinvalidointi” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko Data Science Academy-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. Data Science Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Mitä opin oppitunnilla ”K-kertainen ristiinvalidointi”?
Keskiarvoista taitosten tulokset Harjoittelet Data Science Academy-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.
Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Data Science Academy-opiskelun?
Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Data Science Academy-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 3/4.
Kuinka kauan ”K-kertainen ristiinvalidointi”-oppitunnin suorittaminen kestää?
Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.
Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Data Science Academy-oppitunnilla?
Kyllä. Jokainen Data Science Academy-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.
Kaikki tämän kurssin oppitunnit
- Miksi testijoukko pidetään erillään
- train_test_split oikein tehtynä
- K-kertainen ristiinvalidointi
- Estä datavuoto ennen sen alkamista