• Buradasın

    Leave-one-out ve k-fold arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Leave-one-out (LOO) ve k-fold çapraz doğrulama yöntemleri arasındaki temel farklar şunlardır:
    • LOO'da, model veri setindeki tüm örnekler için n kez eğitilir ve test edilir; her seferinde bir örnek test seti olarak ayrılır ve geri kalan örnekler model eğitimi için kullanılır 124.
    • k-fold yönteminde, veri seti k eşit parçaya bölünür ve model k kez eğitilir; her seferinde k-1 parça eğitim seti, kalan parça ise test seti olarak kullanılır 135.
    LOO'nun avantajları:
    • Her satır bir kez test seti olarak kullanıldığı için satır atama rastgeleliği yoktur 3.
    • Sınıf dengesizliği olan veri kümelerinde daha dengeli eğitim ve test setleri oluşturur 1.
    LOO'nun dezavantajları:
    • Büyük veri setlerinde hesaplama süresi ve karmaşıklık açısından zorluklar ortaya çıkarabilir 13.
    k-fold yönteminin avantajları:
    • Modelin görünmeyen veri kümelerinde de iyi performans göstereceğini daha güvenilir bir şekilde tahmin etmeyi sağlar 5.
    • Hesaplama süresi, büyük veri setlerinde LOO'ya göre daha azdır 4.
    k-fold yönteminin dezavantajları:
    • Küçük veri setlerinde, test setlerinin büyüklüğü nedeniyle tahminler yeterince hassas olmayabilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: