Jadi, ia tidak sepatutnya membuat sebarang perbezaan sama ada anda mengocok atau tidak data ujian atau pengesahan (melainkan anda mengira beberapa metrik yang bergantung pada susunan sampel), memandangkan anda tidak akan mengira sebarang kecerunan, tetapi hanya kehilangan atau beberapa metrik/ukuran seperti ketepatan, yang tidak sensitif kepada susunan …
Mengapakah data harus dikocok apabila menggunakan pengesahan silang?
ia membantu latihan menumpu dengan cepat . ia mengelakkan sebarang berat sebelah semasa latihan. ia menghalang model daripada mempelajari susunan latihan.
Bolehkah saya merombak set pengesahan?
Model pertama kali dilatih pada A dan B digabungkan sebagai set latihan, dan dinilai pada set pengesahan C. … Pengesahan silang hanya berfungsi dalam kes yang sama di mana anda boleh mengocok data anda secara rawak untuk memilih set pengesahan.
Untuk apakah data shuffling digunakan?
Pengocokan Data. Ringkasnya, teknik mengocok bertujuan untuk mencampurkan data dan boleh mengekalkan perhubungan logik antara lajur. Ia merombak data secara rawak daripada set data dalam atribut (cth. lajur dalam format rata tulen) atau set atribut (cth. set lajur).
Adakah susunan data penting dalam pembelajaran mesin?
Adakah susunan data latihan penting semasa melatih rangkaian saraf? - Quora. Adalah sangat penting untuk mengocok data latihan, supaya anda tidak memperoleh keseluruhan kumpulan mini contoh yang sangat berkorelasi. Selagidata telah dikocok, semuanya sepatutnya berfungsi OK.
