Cross-Validation
Cross-Validation is een techniek om de prestaties van machine learning-modellen te evalueren.
Cross-Validation
Cross-Validation omvat het splitsen van een dataset in meerdere subsets, waarbij het model herhaaldelijk op één subset wordt getraind en op een andere wordt getest. Dit proces helpt bij het verkrijgen van een nauwkeuriger beeld van de prestaties van een machine learning-model.
Een voorbeeld van Cross-Validation
Bij k-fold cross-validation wordt de dataset in 'k' gelijke delen verdeeld; in elke iteratie wordt een ander deel als testset gebruikt.
Extra informatie over Cross-Validation:
- Het vermindert het risico op overfitting door het model op verschillende dataset-splitsingen te testen.
- K-fold cross-validation is populair omdat het eenvoudig te implementeren is en een goede balans biedt tussen trainings- en testdata.
Toffe artikelen die we vonden over Cross-Validation