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.
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.
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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