|
V dnešnom svete marketingu, kde dáta zohrávajú kľúčovú úlohu, je efektívne využitie strojového učenia čoraz dôležitejšie. Aby však boli modely strojového učenia presné a spoľahlivé, potrebujeme metódy, ktoré nám umožnia správne validovať a testovať ich výkonnosť. Jednou z najpopulárnejších metód validácie je K-Fold Cross-Validation, ktorá sa osvedčila ako nástroj na zlepšenie presnosti a robustnosti modelov. Čo je K-Fold Cross-Validation?K-Fold Cross-Validation je technika používaná na hodnotenie výkonnosti modelov strojového učenia. Ide o metódu, ktorá rozdeľuje dátový súbor do K rovnakých častí (foldov). Model sa potom opakovane trénuje a testuje tak, že každý fold je raz použitý na testovanie a zvyšné foldy na trénovanie. Tento proces sa opakuje K-krát, pričom zakaždým sa použije iný fold na testovanie. Napríklad pri 5-Fold Cross-Validation sa dáta rozdelia na 5 častí.
|