Então, não deve fazer nenhuma diferença se você embaralha ou não os dados de teste ou validação (a menos que você esteja calculando alguma métrica que dependa da ordem das amostras), dado que você não estará computando nenhum gradiente, mas apenas a perda ou alguma métrica/medida como a precisão, que não é sensível à ordem …
Por que os dados devem ser embaralhados ao usar a validação cruzada?
ele ajuda o treinamento a convergir rapidamente . evita qualquer viés durante o treinamento. impede que o modelo aprenda a ordem do treinamento.
Posso embaralhar o conjunto de validação?
Um modelo é primeiro treinado em A e B combinados como o conjunto de treinamento e avaliado no conjunto de validação C. … A validação cruzada só funciona nos mesmos casos em que você pode embaralhar seus dados aleatoriamente para escolher um conjunto de validação.
Para que serve o embaralhamento de dados?
Embaralhamento de dados. Simplificando, as técnicas de embaralhamento visam misturar dados e, opcionalmente, podem reter relacionamentos lógicos entre colunas. Ele embaralha aleatoriamente dados de um conjunto de dados dentro de um atributo (por exemplo, uma coluna em um formato plano puro) ou um conjunto de atributos (por exemplo, um conjunto de colunas).
A ordem dos dados é importante no aprendizado de máquina?
A ordem dos dados de treinamento importa ao treinar redes neurais? - Quora. É extremamente importante embaralhar os dados de treinamento, para que você não obtenha minilotes inteiros de exemplos altamente correlacionados. Enquantoos dados foram embaralhados, tudo deve funcionar bem.
