Всем привет. Может кто нибудь понятным, русским, сук@, языком объяснить

Question

Всем привет. Может кто нибудь понятным, русским, сук@, языком объяснить

для чего нужен kfold в машинном обучении? Одни пишут для разделения на тестовую и обучающую выборки, другие бл@ть, для повышения точности прогноза, третьи чтобы переобучения не было, четвертые пишут что она нужна для классификации бинарных признаков

#backend #programming #python #russian

0

20.09.2020

11 ответов

20 просмотров

Denis Kalinochkin

Для более точного измерения качества модели

0

20.09.2020

Проксимов Прксимович

Ну вообще почти все правы. Хз конечно причем здесь классификация бинарных признаков

0

20.09.2020

Айрат Автор вопроса

Проксимов Прксимович
Ну вообще почти все правы. Хз конечно причем здесь...

я так понимаю это нужно чтобы разбить на тестовую и тренировочную выборку, несколько раз, а потом выбирается при каком соотношении наилучшая точность. Так?

0

20.09.2020

Denis Kalinochkin

Айрат
я так понимаю это нужно чтобы разбить на тестовую ...

Это нужно, чтобы лучше оценить реальную точность, уменьшив погрешность, вызванную ее эмпирической оценкой на фиксированной выборке

0

20.09.2020

Айрат Автор вопроса

Denis Kalinochkin
Это нужно, чтобы лучше оценить реальную точность, ...

ну в документации написано другое

0

20.09.2020

Владимир

Айрат
я так понимаю это нужно чтобы разбить на тестовую ...

По моему все таки чтобы обучать на каждой разбивке. Тут если я правильно в свое время эту тему понял решается очевидный трабл - если разбивка идет только одним вариантом, трудно избежать оверфиттинга на тренировочном наборе. Приходится менять метапараметры, пробовать-пробовать. K-fold же решит проблему на тех метапараметрах, для которых был бы оверфиттинг Но мб я не прав)

0

20.09.2020

Denis Kalinochkin

Айрат
ну в документации написано другое

В документации обычно пишут как, а не зачем

0

20.09.2020

Айрат Автор вопроса

Denis Kalinochkin
В документации обычно пишут как, а не зачем