Κουίζ που συνδέεται με οδηγό · Μεσαίο Επίπεδο

Κουίζ πολλαπλής επικύρωσης

Ελέγξτε πώς η επικύρωση που βασίζεται σε αναδίπλωση εκτιμά την απόδοση του μοντέλου, αποτρέπει τη διαρροή και διαχωρίζει τον συντονισμό υπερπαραμέτρων από την τελική αξιολόγηση.

Σχετικές διαδρομές οδηγώνΔιασταυρούμενη επικύρωση
Ερώτηση 1 του 8

Στην τυπική διασταυρούμενη επικύρωση k-fold, πόσες φορές χρησιμοποιείται κάθε σημείο δεδομένων για δοκιμή;

Προεπισκόπηση κάθε ερώτησης8 ερωτήσεις

Οι απαντήσεις και οι εξηγήσεις εμφανίζονται καθώς κάνετε το κουίζ.

  1. Στην τυπική διασταυρούμενη επικύρωση k-fold, πόσες φορές χρησιμοποιείται κάθε σημείο δεδομένων για δοκιμή;
    • Ακριβώς μια φορά
    • k φορές
    • k-1 φορές
    • Εξαρτάται από τον τυχαίο σπόρο
  2. Ποιο είναι το κύριο πλεονέκτημα της διασταυρούμενης επικύρωσης k-fold σε σχέση με έναν διαχωρισμό αμαξοστοιχίας/δοκιμής;
    • Πάντα αυξάνει την ακρίβεια του μοντέλου
    • Δίνει μια πιο σταθερή, λιγότερο εξαρτώμενη από την τύχη εκτίμηση της γενίκευσης
    • Καταργεί εντελώς την ανάγκη για ένα σετ δοκιμής
    • Επιταχύνει την εκπαίδευση μοντέλων
  3. Η διαστρωματοποιημένη διασταυρούμενη επικύρωση k-fold είναι ιδιαίτερα χρήσιμη όταν:
    • Το σύνολο δεδομένων είναι απόλυτα ισορροπημένο
    • Τα δεδομένα είναι χρονοσειρά
    • Έχετε ανισορροπημένες τάξεις και θέλετε κάθε πάσο να διατηρεί παρόμοιες αναλογίες κατηγορίας
    • Θέλετε να εκπαιδευτείτε σε ολόκληρο το σύνολο δεδομένων ταυτόχρονα
  4. Η διασταυρούμενη επικύρωση Leave-one-out (LOOCV) ορίζει τον αριθμό των πτυχών k ίσο με:
    • 2
    • 10
    • Ο αριθμός των χαρακτηριστικών
    • Ο αριθμός των δειγμάτων στο σύνολο δεδομένων
  5. Για να αποφευχθεί η διαρροή δεδομένων κατά τη διασταυρούμενη επικύρωση, τα βήματα προεπεξεργασίας όπως η κλιμάκωση χαρακτηριστικών θα πρέπει να είναι:
    • Τοποθετήστε μόνο μέσα σε κάθε πτυχή προπόνησης και, στη συνέχεια, εφαρμόστε στην πτυχή επικύρωσης
    • Προσαρμόστε στο πλήρες σύνολο δεδομένων πριν το χωρίσετε σε πτυχές
    • Παραβλέφθηκε εντελώς
    • Γίνεται μόνο στις πτυχές επικύρωσης
  6. Γιατί η συνηθισμένη διασταυρούμενη επικύρωση k-fold είναι ακατάλληλη για την πρόβλεψη χρονοσειρών;
    • Οι χρονοσειρές έχουν πολύ λίγες σειρές
    • Οι τυχαίες πτυχές μπορούν να βάλουν μελλοντικά δεδομένα στο σετ εκπαίδευσης που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη του παρελθόντος
    • Είναι πολύ γρήγορο για χρονοσειρές
    • Οι χρονοσειρές δεν μπορούν να διαχωριστούν καθόλου
  7. Ποιος είναι ο σκοπός της ένθετης διασταυρούμενης επικύρωσης;
    • Κάνει κάθε μοντέλο να χρησιμοποιεί τις ίδιες υπερπαραμέτρους
    • Επιτρέπει στην προεπεξεργασία να χρησιμοποιήσει το πλήρες σύνολο δεδομένων πριν από τη διαίρεση
    • Διαχωρίζει την επιλογή υπερπαραμέτρων από μια εξωτερική αξιολόγηση της επιλεγμένης διαδικασίας
    • Καταργεί την ανάγκη για αναμονή αξιολόγησης
  8. Ποιες μετρήσεις αναδιπλώσεων είναι κοινές επιλογές εκκίνησης για διασταυρούμενη επικύρωση k-fold;
    • Ακριβώς δύο πτυχές σε κάθε πρόβλημα
    • Μία πτυχή ανεξάρτητα από το μέγεθος του δείγματος
    • Χίλιες φορές για κάθε σύνολο δεδομένων
    • Πέντε ή δέκα φορές