Qu'est-ce qu'un ensemble Holdout ? Parfois appelé données de « test », un sous-ensemble d'exclusion fournit une estimation finale des performances du modèle d'apprentissage automatique une fois qu'il a été formé et validé. Les ensembles d'attente ne doivent jamais être utilisés pour prendre des décisions sur les algorithmes à utiliser ou pour améliorer ou ajuster les algorithmes.
La validation croisée est-elle meilleure que l'attente ?
La validation croisée est généralement la méthode préférée car elle donne à votre modèle la possibilité de s'entraîner sur plusieurs fractionnements de test d'entraînement. Cela vous donne une meilleure indication de la performance de votre modèle sur des données invisibles. Hold-out, d'autre part, dépend d'un seul fractionnement train-test.
Qu'est-ce que l'approche de retenue ?
Holdout Method est la méthode la plus simple pour évaluer un classifieur. Dans cette méthode, l'ensemble de données (une collection d'éléments de données ou d'exemples) est séparé en deux ensembles, appelés ensemble d'apprentissage et ensemble de test. Un classificateur a pour fonction d'attribuer des éléments de données d'une collection donnée à une catégorie ou une classe cible.
Dois-je toujours faire une validation croisée ?
En général, la validation croisée est toujours nécessaire lorsque vous devez déterminer les paramètres optimaux du modèle, pour la régression logistique, ce serait le paramètre C.
Quel est l'avantage de la validation croisée K-fold ?
si vous comparez les test-MSE sont meilleurs en cas de k-fold CV que LOOCV. Le CV k-fold ou tout CV ou méthode de rééchantillonnage neaméliorer les erreurs de test. ils estiment les erreurs de test. en cas de k-fold, il fait meilleur travail d'estimation d'erreur que LOOCV.
