Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Cross-validation aşağıdaki durumlarda kullanılır:
- Model Seçimi: Farklı modelleri karşılaştırarak en iyi performansı göstereni seçmek için kullanılır 12.
- Overfitting'i Önleme: Modelin eğitim verilerine fazla uyum sağlamasını (overfitting) engelleyerek, yeni, görülmeyen verilere genelleme yapmasını sağlamak için kullanılır 13.
- Hipervarparametre Ayarı: Modelin hipervarparametrelerini optimize etmek, yani en iyi genelleme performansını elde etmek için gerekli değerleri belirlemek amacıyla kullanılır 12.
- Veri Dengesizliği: Sınıfların dengesiz dağıldığı durumlarda, her bir katmanda sınıf dağılımını koruyarak daha doğru bir performans değerlendirmesi yapmak için kullanılır 23.
- Gerçek Dünya Uygulamaları: Tıbbi teşhis, müşteri segmentasyonu, öneri sistemleri ve öngörücü bakım gibi alanlarda modellerin güvenilirliğini ve etkinliğini değerlendirmek için kullanılır 13.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: