Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как выбрать k для кросс-валидации?

Выбор k для кросс-валидации зависит от размера и природы ваших данных. Есть несколько рекомендаций:
▪️Для больших наборов данных часто используют меньшие значения k, чтобы сбалансировать точность оценки и вычислительные затраты.
▪️В целом, если ресурсы ограничены, стоит выбрать меньшее k.
▪️Максимальное значение k может быть равным размеру выборки, n. Тогда мы получаем метод leave-one-out (LOO), при котором каждый фолд состоит ровно из одного образца. Хорош для случаев, когда у нас очень мало данных и мы хотим использовать максимальное их количество для обучения модели.
▪️Также можно использовать stratified k-Fold. В этом случае каждый фолд имеет примерно такое же соотношение классов, как и всё исходное множество. Это может пригодиться, если данные несбалансированные.

#junior
#middle

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/139

1.4K viewsDec 8, 2023 at 12:00

Как выбрать k для кросс-валидации?

Выбор k для кросс-валидации зависит от размера и природы ваших данных. Есть несколько рекомендаций:
▪️Для больших наборов данных часто используют меньшие значения k, чтобы сбалансировать точность оценки и вычислительные затраты.
▪️В целом, если ресурсы ограничены, стоит выбрать меньшее k.
▪️Максимальное значение k может быть равным размеру выборки, n. Тогда мы получаем метод leave-one-out (LOO), при котором каждый фолд состоит ровно из одного образца. Хорош для случаев, когда у нас очень мало данных и мы хотим использовать максимальное их количество для обучения модели.
▪️Также можно использовать stratified k-Fold. В этом случае каждый фолд имеет примерно такое же соотношение классов, как и всё исходное множество. Это может пригодиться, если данные несбалансированные.

#junior
#middle

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований