Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Leave-one-out ve k-fold çapraz doğrulama yöntemleri arasındaki temel farklar şunlardır:
- Leave-one-out: Bu yöntem, k'nın veri setindeki gözlem sayısına eşit olduğu özel bir k-fold çapraz doğrulama durumudur 12. Yani, her bir gözlem bir kez doğrulama seti olarak kullanılır ve kalan veriler eğitim için kullanılır 13. Bu yöntem, düşük yanlılık sağlar ancak büyük veri setleri için hesaplamalı olarak pahalıdır 2.
- k-fold: Veri seti, k eşit boyutlu alt kümeye ayrılır ve model, k-1 kat üzerinde eğitilip kalan kat üzerinde test edilir 13. Bu işlem, her bir kat doğrulama seti olarak kullanılıncaya kadar tekrarlanır ve sonuçlar ortalaması alınarak modelin tahmin hatası tahmini elde edilir 13. k-fold, daha verimli veri kullanımı sağlar ve büyük veri setleri veya karmaşık modeller için daha uygundur 12.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: