Введение Добро пожаловать в наш блог «Проверка модели: ключ к точным прогнозам»! В этом посте мы обсудим важный этап проверки модели в процессе машинного обучения. Проверка модели — это процесс оценки производительности модели на отдельном наборе данных, известном как набор проверки, для оценки ее способности обобщать новые данные. Это важно, потому что помогает определить, насколько хорошо модель будет работать с невидимыми данными, и может предотвратить переоснащение, которое..

Сегодня мы увидим, как мы можем проверить данные на C#, не написав слишком много строк кода. Я видел несколько приложений, в которых разработчик написал слишком много строк кода для простых проверок, из-за чего это увеличивает размер проекта и замедляет скорость приложения. Как вы знаете, у нас есть несколько сторонних фреймворков для проверки данных. Но в этой статье мы не собираемся устанавливать какой-либо новый внешний пакет. В этой статье мы будем использовать пространство имен..

В этой статье я завершу начатое в этой статье . В первой части я рассмотрел следующие методы проверки: Повторная замена Поезд/тестовый сплит k-кратная перекрестная проверка Перекрестная проверка с исключением Перекрестная проверка с исключением одной группы Итак, давайте продолжим начатое, рассмотрев следующие методы проверки: Случайная подвыборка. Начальная загрузка Вложенная перекрестная проверка Перекрестная проверка временных рядов Стратифицированная перекрестная..

Проверка модели - это процесс оценки обученной модели на наборе тестовых данных. Это обеспечивает возможность обобщения обученной модели. Здесь я предлагаю пошаговый подход для завершения первой итерации проверки модели за считанные минуты. Базовый рецепт применения модели машинного обучения с учителем: Выберите класс модели Выберите гиперпараметры модели Подгоните модель под данные обучения Используйте модель для прогнозирования меток для новых данных Из Справочника..