ngocquynhngobao
New member
### 5 lần xác thực chéo trong Python
Xử lý chéo là một phương pháp thống kê được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình học máy.Nó hoạt động bằng cách chia bộ dữ liệu thành các phần K, được gọi là nếp gấp.Mô hình sau đó được đào tạo trên các nếp gấp K-1 và được kiểm tra trên nếp gấp còn lại.Quá trình này được lặp lại k lần, với mỗi lần được sử dụng làm bộ kiểm tra một lần.Hiệu suất mô hình cuối cùng được ước tính bằng cách lấy trung bình kết quả tập hợp K thử nghiệm.
Xác thực chéo 5 lần là một lựa chọn phổ biến để xác thực chéo, vì nó đạt được sự cân bằng tốt giữa độ chính xác và chi phí tính toán.Với xác thực chéo 5 lần, bộ dữ liệu được chia thành 5 phần bằng nhau.Mô hình sau đó được đào tạo trên 4 trong các nếp gấp và được kiểm tra trên nếp gấp còn lại.Quá trình này được lặp lại 5 lần, với mỗi lần được sử dụng làm bộ thử nghiệm một lần.Hiệu suất mô hình cuối cùng được ước tính bằng cách lấy trung bình 5 kết quả bộ thử nghiệm.
Dưới đây là một ví dụ về cách thực hiện xác thực chéo 5 lần trong Python bằng thư viện Scikit-Learn:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
từ sklearn.model_selection nhập kold
từ sklearn.linear_model nhập tuyến tính tuyến tính
# Tải dữ liệu
data = np.loadtxt ('data.csv', delimiter = ',')
# Chia dữ liệu thành 5 lần
kf = k fold (n_splits = 5)
# Huấn luyện mô hình trên mỗi lần
Đối với Train_index, test_index trong kf.split (dữ liệu):
# Huấn luyện mô hình trên dữ liệu đào tạo
model = tuyến tính ()
model.fit (data [Train_index], data [Train_index, -1])
# Đánh giá mô hình trên dữ liệu thử nghiệm
Dự đoán = model.predict (data [test_index])
MSE = np.mean ((dự đoán - data [test_index, -1]) ** 2)
# In hiệu suất mô hình cuối cùng
in ('lỗi bình phương trung bình:', MSE)
`` `
Để biết thêm thông tin về xác thực chéo, vui lòng xem các tài nguyên sau:
* [Xác định chéo trong Scikit-Learn] (3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance)
* [Hướng dẫn xác nhận chéo] (https://machinelearningmastery.com/cross-validation-for-machine-dearning-in-python/)
### hashtags
* #Machinelearning
* #khoa học dữ liệu
* #Python
* #scikit-Learn
* #Xử lý chéo
=======================================
### 5 Fold Cross Validation in Python
Cross-validation is a statistical method used to evaluate the performance of a machine learning model. It works by splitting the dataset into k parts, called folds. The model is then trained on k-1 folds and tested on the remaining fold. This process is repeated k times, with each fold being used as the test set once. The final model performance is estimated by averaging the k test set results.
5-fold cross-validation is a common choice for cross-validation, as it strikes a good balance between accuracy and computational cost. With 5-fold cross-validation, the dataset is split into 5 equal parts. The model is then trained on 4 of the folds and tested on the remaining fold. This process is repeated 5 times, with each fold being used as the test set once. The final model performance is estimated by averaging the 5 test set results.
Here is an example of how to perform 5-fold cross-validation in Python using the scikit-learn library:
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Load the data
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
# Split the data into 5 folds
kf = KFold(n_splits=5)
# Train the model on each fold
for train_index, test_index in kf.split(data):
# Train the model on the training data
model = LinearRegression()
model.fit(data[train_index], data[train_index, -1])
# Evaluate the model on the test data
predictions = model.predict(data[test_index])
mse = np.mean((predictions - data[test_index, -1])**2)
# Print the final model performance
print('Mean squared error:', mse)
```
For more information on cross-validation, please see the following resources:
* [Cross-validation in scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html)
* [Cross-validation tutorial](https://machinelearningmastery.com/cross-validation-for-machine-learning-in-python/)
### Hashtags
* #Machinelearning
* #datascience
* #Python
* #scikit-learn
* #cross-validation
Xử lý chéo là một phương pháp thống kê được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình học máy.Nó hoạt động bằng cách chia bộ dữ liệu thành các phần K, được gọi là nếp gấp.Mô hình sau đó được đào tạo trên các nếp gấp K-1 và được kiểm tra trên nếp gấp còn lại.Quá trình này được lặp lại k lần, với mỗi lần được sử dụng làm bộ kiểm tra một lần.Hiệu suất mô hình cuối cùng được ước tính bằng cách lấy trung bình kết quả tập hợp K thử nghiệm.
Xác thực chéo 5 lần là một lựa chọn phổ biến để xác thực chéo, vì nó đạt được sự cân bằng tốt giữa độ chính xác và chi phí tính toán.Với xác thực chéo 5 lần, bộ dữ liệu được chia thành 5 phần bằng nhau.Mô hình sau đó được đào tạo trên 4 trong các nếp gấp và được kiểm tra trên nếp gấp còn lại.Quá trình này được lặp lại 5 lần, với mỗi lần được sử dụng làm bộ thử nghiệm một lần.Hiệu suất mô hình cuối cùng được ước tính bằng cách lấy trung bình 5 kết quả bộ thử nghiệm.
Dưới đây là một ví dụ về cách thực hiện xác thực chéo 5 lần trong Python bằng thư viện Scikit-Learn:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
từ sklearn.model_selection nhập kold
từ sklearn.linear_model nhập tuyến tính tuyến tính
# Tải dữ liệu
data = np.loadtxt ('data.csv', delimiter = ',')
# Chia dữ liệu thành 5 lần
kf = k fold (n_splits = 5)
# Huấn luyện mô hình trên mỗi lần
Đối với Train_index, test_index trong kf.split (dữ liệu):
# Huấn luyện mô hình trên dữ liệu đào tạo
model = tuyến tính ()
model.fit (data [Train_index], data [Train_index, -1])
# Đánh giá mô hình trên dữ liệu thử nghiệm
Dự đoán = model.predict (data [test_index])
MSE = np.mean ((dự đoán - data [test_index, -1]) ** 2)
# In hiệu suất mô hình cuối cùng
in ('lỗi bình phương trung bình:', MSE)
`` `
Để biết thêm thông tin về xác thực chéo, vui lòng xem các tài nguyên sau:
* [Xác định chéo trong Scikit-Learn] (3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance)
* [Hướng dẫn xác nhận chéo] (https://machinelearningmastery.com/cross-validation-for-machine-dearning-in-python/)
### hashtags
* #Machinelearning
* #khoa học dữ liệu
* #Python
* #scikit-Learn
* #Xử lý chéo
=======================================
### 5 Fold Cross Validation in Python
Cross-validation is a statistical method used to evaluate the performance of a machine learning model. It works by splitting the dataset into k parts, called folds. The model is then trained on k-1 folds and tested on the remaining fold. This process is repeated k times, with each fold being used as the test set once. The final model performance is estimated by averaging the k test set results.
5-fold cross-validation is a common choice for cross-validation, as it strikes a good balance between accuracy and computational cost. With 5-fold cross-validation, the dataset is split into 5 equal parts. The model is then trained on 4 of the folds and tested on the remaining fold. This process is repeated 5 times, with each fold being used as the test set once. The final model performance is estimated by averaging the 5 test set results.
Here is an example of how to perform 5-fold cross-validation in Python using the scikit-learn library:
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Load the data
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
# Split the data into 5 folds
kf = KFold(n_splits=5)
# Train the model on each fold
for train_index, test_index in kf.split(data):
# Train the model on the training data
model = LinearRegression()
model.fit(data[train_index], data[train_index, -1])
# Evaluate the model on the test data
predictions = model.predict(data[test_index])
mse = np.mean((predictions - data[test_index, -1])**2)
# Print the final model performance
print('Mean squared error:', mse)
```
For more information on cross-validation, please see the following resources:
* [Cross-validation in scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html)
* [Cross-validation tutorial](https://machinelearningmastery.com/cross-validation-for-machine-learning-in-python/)
### Hashtags
* #Machinelearning
* #datascience
* #Python
* #scikit-learn
* #cross-validation
