Validarea încrucișată leave-one-out (LOOCV)

Validarea modelelor în Python

Kasey Jones

Data Scientist

LOOCV

LOOCV împarte datele de n ori, unde n este numărul de observații. Aceasta duce validarea încrucișată la extrem. Vor fi rulate n modele în total.

Validarea modelelor în Python

Când se utilizează LOOCV?

Utilizați când:

  • Datele de antrenament sunt limitate
  • Doriți cea mai precisă estimare a erorii pe date noi

Fiți precauți când:

  • Resursele de calcul sunt limitate
  • Aveți multe date
  • Aveți mulți parametri de testat
Validarea modelelor în Python

Exemplu 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
Validarea modelelor în Python

Să exersăm!

Validarea modelelor în Python

Preparing Video For Download...