La validation croisée est un moyen de prédire l'efficacité d'un modèle sur un ensemble de validation hypothétique lorsqu'un ensemble de validation indépendant et explicite n'est pas disponible.
Ensemble de validation: cet ensemble de données est utilisé pour minimiser le sur-ajustement.
Courbes d’entraînement pour l’ensemble d’entraînement (bleu) et l’ensemble de validation (rouge).
Tableau 7.1: Catégories de fiabilité de la classification et la précision d’ensemble de validation correspondante.
Selon les chercheurs, NASNet était précis à 82,7 % pour prédire les images sur l’ensemble de validation d’ImageNet.
sur un set de validation, ou un set de développement, dont nous reparlerons plus tard, et
La cohorte d'entrainement de l'algorithme comprenait 53 patients atteints de CBNPC tandis que le groupe de validation comprenait 72 patients.
La cohorte d'entrainement de l'algorithme comprenait 53 patients atteints de CBNPC tandis que le groupe de validation comprenait 72 patients.
La cohorte d'entrainement de l'algorithme comprenait 53 patients atteints de CBNPC tandis que le groupe de validation comprenait 72 patients.
Le modèle « apprend » sur le jeu d’apprentissage, puis le modèle est validé sur le jeu de validation.
Remarque: une fois terminé, l’interface graphique affichera les statistiques de précision, y compris le pourcentage de pixels correctement étiquetés pour chaque image dans le jeu de validation, ainsi que sur l’ensemble de la validation.
(4) Un jeu de validation est utilisé pour estimer la précision de chaque classificateur.
L’étape suivante consiste à définir un jeu de validation locale le plus rapidement possible.
La chute dans les listes déroulantes commande définit la validation des informations dans Excel 2007.
Bien que les règles de validation existantes continuent de fonctionner dans des classeurs protégés et partagés, il est impossible de modifier les paramètres de validation des données ou de définir de nouvelles règles.
Pour construire et évaluer un modèle de prédiction, ce qui se fait classiquement est de séparer son jeu de données en un jeu d’apprentissage, et un jeu de validation.
La courbe grise indique l’erreur relative au dataset de training, tandis que la courbe violette indique l’erreur relative au dataset de validation.
Selon les chercheurs, NASNet était précis à 82,7 % dans la prédiction des images sur le jeu de validation d’ImageNet.
On préconise de répartir les tailles tel que le training set représente 80% et le validation set 20% de l’échantillon global.
Les résultats obtenus pour les deux échantillons témoins positifs sont ajoutés aux données de validation existantes.
Requêtes fréquentes anglais :1-200, -1k, -2k, -3k, -4k, -5k, -7k, -10k, -20k, -40k, -100k, -200k, -500k, -1000k,
Requêtes fréquentes français :1-200, -1k, -2k, -3k, -4k, -5k, -7k, -10k, -20k, -40k, -100k, -200k, -500k, -1000k,
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