लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन (LOOCV)

Python में Model Validation

Kasey Jones

Data Scientist

LOOCV

LOOCV में डेटा को n बार विभाजित किया जाता है. जहाँ n डेटा में observations की संख्या है. यह क्रॉस-वैलिडेशन को चरम पर ले जाता है. हमें कुल n मॉडल चलाने होंगे.

Python में Model Validation

LOOCV कब उपयोग करें?

कब उपयोग करें:

  • प्रशिक्षण डेटा कम हो
  • नए डेटा के लिए सबसे सटीक error estimate चाहिए

सावधानी रखें जब:

  • computational resources सीमित हों
  • आपके पास बहुत सारा डेटा हो
  • आपको कई parameters टेस्ट करने हों
Python में Model Validation

LOOCV उदाहरण

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
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