Leave-one-out-cross-validatie (LOOCV)

Modelvalidatie in Python

Kasey Jones

Data Scientist

LOOCV

LOOCV houdt in dat je de data n keer splitst. Waarbij n het aantal observaties is. Dit is cross-validatie tot het uiterste. Je draait in totaal n modellen.

Modelvalidatie in Python

Wanneer LOOCV gebruiken?

Gebruik wanneer:

  • Er weinig trainingsdata is
  • Je de best mogelijke foutschatting voor nieuwe data wilt

Wees voorzichtig wanneer:

  • Rekenresources beperkt zijn
  • Je veel data hebt
  • Je veel parameters moet testen
Modelvalidatie in Python

LOOCV-voorbeeld

n = X.shape[0]
mse = make_scorer(mean_squared_error)
cv_results = cross_val_score(estimator, X, y, scoring=mse, cv=n)

print(cv_results)

[5.45, 10.52, 6.23, 1.98, 11.27, 9.21, 4.65, ... ]

print(cv_results.mean())

6.32
Modelvalidatie in Python

Laten we oefenen!

Modelvalidatie in Python

Preparing Video For Download...