Big Data E-Learning - 기계 학습에서 교차 검증을 수행하는 8가지 방법과 기술

[dhleepaul]

Model validation technique

Cross-validation is a model validation technique for assessing how the results of a statistical analysis will generalize to an independent data set. It is used to assess a machine learning model and test its performance or accuracy. The technique involves reserving a specific sample of a dataset on which the model isn't trained, and later testing the model on this sample to eval‎uate it. Cross-validation is also known as rotation estimation or out-of-sample testing. 

모델 검증 기법
교차 검증은 통계 분석 결과가 독립적인 데이터 세트로 어떻게 일반화되는지 평가하기 위한 모델 검증 기법입니다. 이 기법은 머신 러닝 모델을 평가하고 성능이나 정확성을 테스트하는 데 사용됩니다. 이 기법은 모델이 학습되지 않은 특정 데이터 세트 샘플을 예약한 후, 이 샘플에 대해 모델을 테스트하여 평가하는 것을 포함합니다. 교차 검증은 회전 추정 또는 샘플 외 테스트라고도 합니다.

- About Big Data E-Learning

빅데이터 강좌에서는 주요 빅데이터 도구를 소개하고, 각 도구에 대한 몇 가지 시연과 사례 연구를 제공합니다. 이 강좌는 분석 목적으로 이러한 각 도구를 다루는 데 중점을 둡니다. 먼저 Hadoop에 대한 브리핑으로 시작하여 프레임워크와 다양한 버전에 대해 논의합니다. SQL 및 일러스트레이션 작업을 위한 Hive 도구, 스팀 및 분석을 위한 Spark 도구, RDD 및 PySpark 개념, 작동 및 작동에 대해 배우게 됩니다.
마스터링 빅데이터 분석 과정의 후반부에서는 Apache Kafka 및 고급 Spark 개념에 대해 이해하게 됩니다. 이 과정에는 작업할 수 있는 프로젝트와 각 주제에 대한 성과를 평가할 수 있는 5가지 평가도 포함되어 있습니다. 과정을 무료로 완료하고 인증서를 사용하세요. 첨부된 자료를 참고하시기 바랍니다.
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우리가 사용하고 의존하는 기술은 정밀하게 예측, 추론 및 결정해야 하는 알고리즘에 기반을 두고 있습니다. 하지만 이러한 알고리즘이 어떻게 작업에 능숙해질 수 있을까요? BigData E-Learning의 이 포괄적인 기사에서는 기계 학습에서 교차 검증을 수행하는 방법과 기술을 기민하게 지능화하는 데 있어 기계 학습 검증 방법의 중추적인 역할을 살펴봅니다. 여기에서 다음 주제를 살펴 보겠습니다

• 교차 검증이란 무엇입니까?
• 교차 검증을 사용하는 이유는 무엇입니까?
• 교차 검증 예제
• 8가지 최고의 교차 검증 기법
  • 1. 홀드아웃 교차 검증
  • 2. K-폴드 교차 검증
  • 3. 리브-원-아웃 교차 검증(LOOCV)
  • 4. Leave-P-Out 교차 검증
  • 5. 층화된 K-폴드 교차 검증
  • 6. 반복되는 K-Fold 교차 검증
  • 7. 중첩된 K-폴드 교차 검증
  • 8. 시계열 교차 검증
• Best practices and Tips for cross-validation(교차 검증을 위한 모범 사례 및 팁)
• 교차 검증 기법을 선택하는 방법은 무엇입니까?

Understanding the 8 Best Cross-Validation Techniques