Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Çapraz doğrulamada hangi yöntemin daha iyi olduğu, projenin özelliklerine ve ihtiyaçlarına bağlıdır 2. İşte bazı yaygın yöntemler ve kullanım alanları:
- K-Fold Cross Validation: Veri seti eşit büyüklükte K parçaya bölünür ve her parça sırayla doğrulama verisi olarak kullanılır 13. Küçük veri setleri veya her veri noktasının önemi aynı olduğunda uygundur 1.
- Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV): Her veri noktası sırayla test verisi olarak kullanılır ve geri kalan veriler eğitim için kullanılır 13. Özellikle küçük veri setleri için etkilidir ancak hesaplama açısından maliyetlidir 2.
- Stratified K-Fold Cross Validation: Her katmanda sınıf dağılımının orijinal veri setindeki dağılıma benzer olmasını sağlar 23. Dengesiz veri setleri için faydalıdır 2.
- Repeated Cross Validation: K-Fold Cross Validation yöntemini birden fazla kez tekrarlar, daha güvenilir performans tahminleri sağlar 12.
- Bootstrap: Veri setinden rastgele örnekler çekerek yeni veri setleri oluşturur 12. Küçük veri setlerinde bile güvenilir sonuçlar verir ve aşırı uyumu azaltır 2.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: