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

Xác thực Mô hình trong Python

Kasey Jones

Data Scientist

LOOCV

LOOCV chia dữ liệu thành n lần. Trong đó n là số quan sát. Đây là dạng cross-validation cực đoan: cần chạy tổng cộng n mô hình.

Xác thực Mô hình trong Python

Khi nào dùng LOOCV?

Dùng khi:

  • Dữ liệu huấn luyện ít
  • Cần ước lượng lỗi tốt nhất cho dữ liệu mới

Cân nhắc khi:

  • Tài nguyên tính toán hạn chế
  • Có rất nhiều dữ liệu
  • Có nhiều tham số cần thử
Xác thực Mô hình trong Python

Ví dụ LOOCV

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
Xác thực Mô hình trong Python

Hãy luyện tập

Xác thực Mô hình trong Python

Preparing Video For Download...