• Buradasın

    Çapraz doğrulama nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Çapraz doğrulama, yapılan bir istatistiksel analizin bağımsız bir veri setinde nasıl bir sonuç elde edeceğini sınayan bir model doğrulama tekniğidir 1.
    Amaçları:
    • Bir öngörü sisteminin pratikte hangi doğrulukla çalışacağını kestirmek 1.
    • Modelin yeni verilere genelleşme kabiliyetini ölçmek ve aşırı uyma ya da seçim yanlılığı problemlerini tespit etmek 1.
    Süreci:
    1. Veri kümesi, farklı miktarlarda örnekler seçilerek alt kümelere ayrılır 13.
    2. Birinci küme üzerinde analiz yapılarak model oluşturulur 1.
    3. İkinci küme üzerinde model sınanır 1.
    4. Varyansı azaltmak için bu doğrulama adımı birkaç defa tekrarlanır 1.
    5. Çaprazlanan gruplar üzerinde yapılan sınama sonuçları birleştirilerek modelin genel tahmin başarısı ölçülür 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tr.wikipedia.org
        1
      2. mindthegraph.com
        2
      3. mirac-ozturk-sd.medium.com
        3
      4. askweb.com.tr
        4
      5. codelabsacademy.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Çapraz ne anlama gelir?

    Çapraz kelimesi, TDK'ye göre yedi farklı anlama sahiptir: 1. Eğik olarak birbiriyle kesişen. 2. İki taraflı, karşılıklı. 3. Eğik bir biçimde. 4. Karşı tarafın yanı. 5. Bir tür olta iğnesi. 6. Halk ağzında, kopça, düğme. 7. Güreşte rakibin koltuk altından kol geçirip sarma oyunu. Ayrıca, "çapraz" kelimesi Farsça kökenli olup, "sol" ve "sağ" anlamlarına gelen "çep" ve "rast" kelimelerinin birleşiminden oluşur.
    5 kaynak

    Doğrulama nasıl yapılır?

    Doğrulama işlemi farklı platformlarda çeşitli yöntemlerle yapılabilir: Google Hesabı için: "Google Hesabınızı açın", "Güvenlik ve oturum açma"ya dokunun. "Google'da oturum açma" bölümünde "2 Adımlı Doğrulama'yı açın"ı seçin ve ekranda gösterilen adımları uygulayın. e-Devlet Kapısı için: Web uygulaması veya mobil uygulama üzerinden kimlikle doğruladığınız telefon numaranıza gelen doğrulama kodunu girerek iki aşamalı girişi aktif hale getirin. Microsoft Hesabı için: Microsoft hesabınızda oturum açın. "Gelişmiş güvenlik seçenekleri"ne gidin. "Ek güvenlik ve iki aşamalı doğrulama" altında "Aç" veya "Kapat"ı seçin ve ekranda gösterilen yönergeleri izleyin. Apple Hesabı için: Yeni bir aygıtta veya tarayıcıda Apple Hesabınıza giriş yapın. Parolanızı ve altı basamaklı doğrulama kodunu girerek kimliğinizi doğrulayın. Doğrulama sırasında kısa mesaj, arama veya kimlik doğrulayıcı uygulamalar gibi yöntemler kullanılabilir.
    5 kaynak

    Zaman serisi verilerinde hangi çapraz doğrulama yöntemi kullanılır?

    Zaman serisi verilerinde Time Series Cross Validation yöntemi kullanılır. Bu yöntem, şu adımları içerir: 1. Veri Bölünmesi: Veri, kronolojik sırayla geldiği için rastgele bölünmez, belirli bir zaman diliminden önceki veriler eğitim verisi, sonraki veriler ise test verisi olarak kullanılır. 2. Model Eğitimi: Eğitim verisi kullanılarak bir zaman serisi modeli eğitilir. 3. Model Değerlendirmesi: Model, test verisi kullanılarak değerlendirilir ve tahminler yapılır. 4. Bölme Kaydırması: Zaman ilerletilir ve bir sonraki eğitim ve test verileri seçilir, bu işlem veri seti boyunca farklı zaman dilimlerindeki performansı değerlendirmek için birkaç kez tekrarlanır.
    5 kaynak

    K-fold çapraz doğrulama nasıl yapılır?

    K-Fold çapraz doğrulama yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri kümesinin hazırlanması: Ek açıklamaların YOLO algılama formatında olduğundan emin olun. 2. KFold nesnesinin oluşturulması: `sklearn.model_selection` kütüphanesinden `KFold` sınıfı kullanılarak, `shuffle=True` ve `random_state` parametreleriyle bir nesne oluşturulur. 3. Veri kümesinin bölünmesi: `KFold` nesnesi kullanılarak veri kümesi, `k` sayıda eşit parçaya bölünür. 4. Modelin eğitilmesi: YOLO modeli, oluşturulan her bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Örnek kod: ```python import random from sklearn.model_selection import KFold random.seed(0) # tekrarlanabilir sonuçlar için k = 5 # kat sayısı kf = KFold(n_splits=k, shuffle=True, random_state=20) kfolds = list(kf.split(labels_df)) # veri kümesi k parçaya ayrılır ``` Bu yöntem, modelin gerçek dünya verilerindeki performansını daha doğru bir şekilde değerlendirmek için tüm verilerin hem eğitim hem de test verisi olarak kullanılmasını sağlar.
    5 kaynak

    Kontrol ve test çaprazlama arasındaki fark nedir?

    Kontrol çaprazlaması ve test çaprazlaması arasındaki temel fark, amaçlarında yatmaktadır: 1. Kontrol Çaprazlaması: Genotipi bilinmeyen baskın fenotipli bir bireyin, aynı özellik için çekinik fenotipli bir bireyle çaprazlanmasıdır. 2. Test Çaprazlaması: Bir bireyin genotipini kesin olarak bilmek için, onu homozigot çekinik bir bireyle çaprazlamaktır.
    5 kaynak

    Kontrol çaprazlaması nasıl yapılır örnek?

    Kontrol çaprazlaması, fenotipi bilinen, ancak genotipi bilinmeyen bir bireyin genotipini belirlemek amacıyla yapılır. Örnek: Bezelyelerde yuvarlak tohumlu olma baskın, buruşuk tohumlu olma ise çekiniktir: 1. Yuvarlak tohumlu bezelyeler ile buruşuk tohumlu bezelyeler çaprazlanır. 2. Eğer çaprazlama sonucu oluşan tüm döller yuvarlak tohumlu ise, yuvarlak tohumlu atanın homozigot (YY) olduğu anlaşılır. 3. Eğer döllerin yarısı buruşuk, yarısı yuvarlak tohumlu olursa, yuvarlak tohumlu atanın heterozigot (Yy) olduğu belirlenir.
    5 kaynak

    Çapraz doğrulamada hangi yöntem daha iyi?

    Çapraz doğrulamada hangi yöntemin daha iyi olduğu, projenin özelliklerine ve ihtiyaçlarına bağlıdır. İşte bazı yaygın yöntemler ve kullanım alanları: 1. K-Fold Cross Validation: Veri seti eşit büyüklükte K parçaya bölünür ve her parça sırayla doğrulama verisi olarak kullanılır. 2. Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV): Her veri noktası sırayla test verisi olarak kullanılır ve geri kalan veriler eğitim için kullanılır. 3. Stratified K-Fold Cross Validation: Her katmanda sınıf dağılımının orijinal veri setindeki dağılıma benzer olmasını sağlar. 4. Repeated Cross Validation: K-Fold Cross Validation yöntemini birden fazla kez tekrarlar, daha güvenilir performans tahminleri sağlar. 5. Bootstrap: Veri setinden rastgele örnekler çekerek yeni veri setleri oluşturur. Ayrıca, Holdout ve Validation Set gibi diğer yöntemler de çapraz doğrulama için kullanılabilir.
    5 kaynak