Какова цель разделения набора данных на обучающую и валидационную выборки?
Основная цель — оставить часть данных, на которых модель не обучалась, чтобы можно было оценить её производительность после обучения. Также иногда валидационный набор данных используется для выбора среди нескольких моделей машинного обучения. Например, сначала мы обучаем несколько алгоритмов, таких как логистическая регрессия, XGBoost и другие, затем тестируем их производительность на валидационных данных и выбираем модель, у которой наименьшая разница между точностью на валидационных и обучающих данных.
Какова цель разделения набора данных на обучающую и валидационную выборки?
Основная цель — оставить часть данных, на которых модель не обучалась, чтобы можно было оценить её производительность после обучения. Также иногда валидационный набор данных используется для выбора среди нескольких моделей машинного обучения. Например, сначала мы обучаем несколько алгоритмов, таких как логистическая регрессия, XGBoost и другие, затем тестируем их производительность на валидационных данных и выбираем модель, у которой наименьшая разница между точностью на валидационных и обучающих данных.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ua
