Web - Amazon

We provide Linux to the World


We support WINRAR [What is this] - [Download .exe file(s) for Windows]

CLASSICISTRANIERI HOME PAGE - YOUTUBE CHANNEL
SITEMAP
Audiobooks by Valerio Di Stefano: Single Download - Complete Download [TAR] [WIM] [ZIP] [RAR] - Alphabetical Download  [TAR] [WIM] [ZIP] [RAR] - Download Instructions

Make a donation: IBAN: IT36M0708677020000000008016 - BIC/SWIFT:  ICRAITRRU60 - VALERIO DI STEFANO or
Privacy Policy Cookie Policy Terms and Conditions
Sprawdzian krzyżowy - Wikipedia, wolna encyklopedia

Sprawdzian krzyżowy

Z Wikipedii

Sprawdzian krzyżowy (lub walidacja krzyżowa, kroswalidacja, sprawdzanie krzyżowe) - metoda statystyczna, polegająca na podziale próby statystycznej na podzbiory, a następnie przeprowadzaniu wszelkich analiz na niektórych z nich (zbiór uczący), podczas gdy pozostałe służą do potwierdzenia wiarygodności jej wyników (zbiór testowy, zbiór walidacyjny).

Teoria sprawdzianu krzyżowego została zapoczątkowana przez Seymoura Geissera. Pozwala ona bronić się przed tzw. błędem trzeciego rodzaju i właściwie ocenić trafność prognostyczną modelu predykcyjnego. Bez jej zastosowania nie można być pewnym, czy model będzie dobrze działał dla danych, które nie były wykorzystywane do jego konstruowania (zob. overfitting).

Spis treści

[edytuj] Rodzaje

[edytuj] Prosta walidacja

Jest to najbardziej typowy rodzaj walidacji, w którym próbę dzieli się losowo na rozłączne zbiory: uczący i testowy. Zwykle zbiór testowy stanowi mniej niż 1/3 próby[1]. Niektórzy nie zaliczają tego typu walidacji do metody sprawdzianu krzyżowego.

[edytuj] K-krotna walidacja

W tej metodzie, oryginalna próba jest dzielona na K podzbiorów. Następnie kolejno każdy z nich bierze się jako zbiór testowy, a pozostałe razem jako zbiór uczący i wykonuje analizę. Analiza jest więc wykonywana K razy. K rezultatów jest następnie uśrednianych (lub łączonych w inny sposób) w celu uzyskania jednego wyniku.

[edytuj] Leave-one-out

Jest to odmiana walidacji K-krotnej, gdy N-elementowa próba jest dzielona na N podzbiorów, zawierających po jednym elemencie. Stosowana często dla małych zbiorów danych.

Przypisy

  1. Tutorial 12. W: Decision Trees Interactive Tutorial and Resources [on-line].

[edytuj] Bibliografia

  • Jacek Koronacki, Jan Ćwik: Statystyczne systemy uczące się. Warszawa: Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 2005, s. 90. ISBN 83-204-3157-3. 

[edytuj] Zobacz też

[edytuj] Linki zewnętrzne

Our "Network":

Project Gutenberg
https://gutenberg.classicistranieri.com

Encyclopaedia Britannica 1911
https://encyclopaediabritannica.classicistranieri.com

Librivox Audiobooks
https://librivox.classicistranieri.com

Linux Distributions
https://old.classicistranieri.com

Magnatune (MP3 Music)
https://magnatune.classicistranieri.com

Static Wikipedia (June 2008)
https://wikipedia.classicistranieri.com

Static Wikipedia (March 2008)
https://wikipedia2007.classicistranieri.com/mar2008/

Static Wikipedia (2007)
https://wikipedia2007.classicistranieri.com

Static Wikipedia (2006)
https://wikipedia2006.classicistranieri.com

Liber Liber
https://liberliber.classicistranieri.com

ZIM Files for Kiwix
https://zim.classicistranieri.com


Other Websites:

Bach - Goldberg Variations
https://www.goldbergvariations.org

Lazarillo de Tormes
https://www.lazarillodetormes.org

Madame Bovary
https://www.madamebovary.org

Il Fu Mattia Pascal
https://www.mattiapascal.it

The Voice in the Desert
https://www.thevoiceinthedesert.org

Confessione d'un amore fascista
https://www.amorefascista.it

Malinverno
https://www.malinverno.org

Debito formativo
https://www.debitoformativo.it

Adina Spire
https://www.adinaspire.com