Niisiis, ei tohiks olla vahet, kas segate testi- või valideerimisandmeid segamini või mitte (välja arvatud juhul, kui arvutate mõnda mõõdikut, mis sõltub valimite järjestusest), arvestades, et te ei arvuta gradienti, vaid lihts alt kadu või mõnda mõõdikut/mõõtu, näiteks täpsust, mis ei ole järjekorra suhtes tundlik …
Miks peaks ristvalideerimisel andmeid segama?
see aitab treeningul kiiresti läheneda . see hoiab ära igasuguse eelarvamuse treeningu ajal. see takistab mudelil koolituse järjekorda õppimast.
Kas ma saan valideerimiskomplekti segada?
Mudelit koolitatakse esm alt treeningkomplektina kombineeritud A ja B peal ning seda hinnatakse valideerimiskomplektis C. … Ristvalideerimine töötab ainult samadel juhtudel, kui saate valideerimiskomplekti valimiseks andmeid juhuslikult segada.
Milleks andmete segamist kasutatakse?
Andmete segamine. Lihtsam alt öeldes on segamistehnikad eesmärk segada andmeid ja võivad soovi korral säilitada loogilised seosed veergude vahel. See segab andmestiku andmeid juhuslikult atribuudis (nt puhtas vormingus veerg) või atribuutide komplektis (nt veergude komplekt).
Kas andmete järjekord on masinõppes oluline?
Kas andmete treenimise järjekord on närvivõrkude treenimisel oluline? - Quora. Äärmiselt oluline on treeningandmeid segada, et te ei saaks terveid minipartiisid väga korrelatsiooniga näidetest. Nii kaua kuiandmed on segatud, kõik peaks toimima OK.
