Questions marquées «cross-validation»

Fait référence aux procédures générales qui tentent de déterminer la généralisabilité d'un résultat statistique. La validation croisée survient fréquemment dans le contexte de l'évaluation de la façon dont un ajustement de modèle particulier prédit des observations futures. Les méthodes de validation croisée impliquent généralement de retenir un sous-ensemble aléatoire de données pendant l'ajustement du modèle et de quantifier la précision des prévisions des données retenues et de répéter ce processus pour obtenir une mesure de la précision de la prédiction.

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Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et …
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Validation croisée imbriquée et sélection du meilleur modèle de régression - est-ce le bon processus SKLearn?
Si je comprends bien, le CV imbriqué peut m'aider à évaluer le meilleur modèle et le processus de réglage d'hyperparamètre. La boucle interne ( GridSearchCV) trouve les meilleurs hyperparamètres et la boucle externe ( cross_val_score) évalue l'algorithme de réglage des hyperparamètres. Je choisis ensuite le combo réglage / modèle de …
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