Leave-one-out cross-validation (LOOCV)

Валідація моделей у Python

Kasey Jones

Data Scientist

LOOCV

LOOCV полягає в розбитті даних n разів. Де n — кількість спостережень у даних. Це крайній варіант кросвалідації. Треба запустити загалом n моделей.

Валідація моделей у Python

Коли використовувати LOOCV?

Використовуйте, коли:

  • Обсяг тренувальних даних обмежений
  • Потрібна якнайточніша оцінка помилки на нових даних

Будьте обережні, коли:

  • Обмежені обчислювальні ресурси
  • Даних дуже багато
  • Потрібно перевірити багато параметрів
Валідація моделей у Python

Приклад 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
Валідація моделей у Python

Давайте потренуємось

Валідація моделей у Python

Preparing Video For Download...