O que é um conjunto de Holdout? Às vezes chamado de dados de “teste”, um subconjunto de validação fornece uma estimativa final do desempenho do modelo de aprendizado de máquina após ter sido treinado e validado. Conjuntos de Holdout nunca devem ser usados para tomar decisões sobre quais algoritmos usar ou para melhorar ou ajustar algoritmos.
Validação cruzada é melhor que validação?
Validação cruzada é geralmente o método preferido porque dá ao seu modelo a oportunidade de treinar em várias divisões de teste de trem. Isso lhe dá uma melhor indicação de quão bem seu modelo funcionará em dados não vistos. Hold-out, por outro lado, depende de apenas uma divisão de teste de trem.
O que é abordagem de holdout?
Método Holdout é o método mais simples de avaliar um classificador. Nesse método, o conjunto de dados (uma coleção de itens de dados ou exemplos) é separado em dois conjuntos, chamados de conjunto de treinamento e conjunto de teste. Um classificador executa a função de atribuir itens de dados em uma determinada coleção a uma categoria ou classe de destino.
Devo sempre fazer validação cruzada?
Em geral, a validação cruzada é sempre necessária quando você precisa determinar os parâmetros ideais do modelo, para regressão logística este seria o parâmetro C.
Qual é a vantagem da validação cruzada K-fold?
se você comparar os MSEs de teste são melhores no caso de k-fold CV do que LOOCV. k-fold CV ou qualquer CV ou métodos de reamostragem nãomelhorar os erros de teste. eles estimam erros de teste. no caso de k-fold, ele faz melhor trabalho de estimativa de erro do que LOOCV.
