• Buradasın

    Borsa verilerinde hangi cross validation kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Borsa verilerinde çeşitli cross validation yöntemleri kullanılabilir, bunlar arasında en yaygın olanları şunlardır:
    1. K-Fold Cross Validation: Veri seti, k eşit parçaya bölünür ve her parça sırayla test seti olarak kullanılır 12. Bu yöntem, modelin farklı veri koşullarında nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için idealdir.
    2. Stratified Cross Validation: Hedef değişkenin dağılımını koruyarak, her katmanın aynı oranda sınıf veya kategoriye sahip olmasını sağlar 13. Bu, özellikle dengesiz veri setleri için önemlidir.
    3. Leave-One-Out Cross Validation: Her bir veri noktası sırayla test seti olarak kullanılır ve model diğer noktalarla eğitilir 24. Bu yöntem, küçük veri setleri için uygundur ancak hesaplama açısından maliyetlidir.
    Bu yöntemler, modelin overfitting veya underfitting yapmasını önlemek ve daha güvenilir tahminler yapmak için kullanılır.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. fastercapital.com
        1
      2. wallstreetmojo.com
        2
      3. mirac-ozturk-sd.medium.com
        3
      4. sharpsight.ai
        4
      5. tr.linkedin.com
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    Cross-validation hangi durumlarda kullanılır?
    Cross-validation aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Model Seçimi: Farklı modelleri karşılaştırarak en iyi performansı göstereni seçmek için kullanılır. 2. Overfitting'i Önleme: Modelin eğitim verilerine fazla uyum sağlamasını (overfitting) engelleyerek, yeni, görülmeyen verilere genelleme yapmasını sağlamak için kullanılır. 3. Hipervarparametre Ayarı: Modelin hipervarparametrelerini optimize etmek, yani en iyi genelleme performansını elde etmek için gerekli değerleri belirlemek amacıyla kullanılır. 4. Veri Dengesizliği: Sınıfların dengesiz dağıldığı durumlarda, her bir katmanda sınıf dağılımını koruyarak daha doğru bir performans değerlendirmesi yapmak için kullanılır. 5. Gerçek Dünya Uygulamaları: Tıbbi teşhis, müşteri segmentasyonu, öneri sistemleri ve öngörücü bakım gibi alanlarda modellerin güvenilirliğini ve etkinliğini değerlendirmek için kullanılır.
    Cross-validation hangi durumlarda kullanılır?
    5 kaynak
    Validation ne demek?
    Validation kelimesi İngilizce'de "onaylama", "doğrulama" anlamlarına gelir.
    Validation ne demek?
    5 kaynak
    Validation süreci nedir?
    Validation süreci, yazılımın kullanıcı ihtiyaçlarına uygunluğunu test etme sürecidir. Validation sürecinin aşamaları: 1. Gereksinimlerin Toplanması ve İncelenmesi: Yazılımın gereksinimlerinin doğru bir şekilde tanımlanıp anlaşılmasını içerir. 2. Prototip Testi: Yazılımın temel işlevselliklerinin veya kullanıcı arayüzlerinin test edilmesini sağlar. 3. Fonksiyonel Testler: Yazılımın her bir fonksiyonunun, belirlenen gereksinimler doğrultusunda test edilmesi. 4. Kullanıcı Kabul Testi (UAT): Yazılımın son kullanıcılar tarafından yapılarak, yazılımın gerçek dünyada nasıl çalıştığının değerlendirilmesi. 5. Performans ve Yük Testleri: Yazılımın performansının değerlendirilmesi, yüksek yük altında nasıl çalıştığı ve genel performansının nasıl olduğunun belirlenmesi. 6. Güvenlik Testi: Yazılımın güvenlik açıklarının olup olmadığının kontrol edilmesi. Sonuçların incelenmesi ve hataların düzeltilmesi aşamalarıyla süreç tamamlanır.
    Validation süreci nedir?
    5 kaynak