Journal of Analysis and Testing· 2018Q1
Eğitim ve Doğrulama Kümesini Bölme Üzerine: Denetimli Öğrenmenin Genelleme Performansını Tahmin Etmek İçin Çapraz Doğrulama, Bootstrap ve Sistematik Örnekleme Karşılaştırmalı Bir Çalışması
On Splitting Training and Validation Set: A Comparative Study of Cross-Validation, Bootstrap and Systematic Sampling for Estimating the Generalization Performance of Supervised Learning
- 1.025atıf
- Q1SCImago
- 2018yıl
Kısa özet
Denetimli model genellemesi tahmini için veri bölme yöntemlerinin performansı, veri kümesi boyutuna göre önemli ölçüde değişir; küçük veri kümeleri, test edilen tüm yöntemlerde doğrulama ve test kümesi performansı arasında belirgin bir boşluk gösterir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Analitik Kimya
Analytical ChemistryChemistry