पार सत्यापन

It makes better use of limited data and gives a more reliable performance estimate than a single train/test split.

एक एकल ट्रेन/परीक्षण विभाजन नाजुक है: आपको प्राप्त होने वाला स्कोर काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि परीक्षण सेट में कौन सी पंक्तियाँ उतरीं। क्रॉस-वैलिडेशन परीक्षण सेट की भूमिका को घुमाकर इसे ठीक करता है। के-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन में, आप डेटा को k बराबर फोल्ड में विभाजित करते हैं, उनमें से k-1 पर प्रशिक्षण देते हैं, होल्ड-आउट फोल्ड पर मूल्यांकन करते हैं, और k बार दोहराते हैं ताकि प्रत्येक पंक्ति का ठीक एक बार परीक्षण किया जा सके। K स्कोर का औसत निकालने से अधिक स्थिर अनुमान और परिवर्तनशीलता का माप प्राप्त होता है। सामान्य विकल्प 5 या 10 गुना हैं। वेरिएंट में स्तरीकृत के-फोल्ड (असंतुलित डेटा के लिए वर्ग अनुपात को संरक्षित करना), लीव-वन-आउट (के नमूनों की संख्या के बराबर), और समय-श्रृंखला विभाजन शामिल हैं जो अतीत की भविष्यवाणी करने के लिए भविष्य पर कभी प्रशिक्षित नहीं होते हैं।