Dus, zou geen verschil moeten maken of u de test- of validatiegegevens shufflet of niet (tenzij u een metriek berekent die afhangt van de volgorde van de monsters), aangezien u geen verloop berekent, maar alleen het verlies of een metriek/maatstaf zoals de nauwkeurigheid, die niet gevoelig is voor de volgorde …
Waarom moeten de gegevens worden geschud bij gebruik van kruisvalidatie?
it helpt de training snel te convergeren . het voorkomt vooroordelen tijdens de training. het voorkomt dat het model de volgorde van de training leert.
Kan ik de validatieset in willekeurige volgorde afspelen?
Een model wordt eerst getraind op A en B gecombineerd als trainingsset en geëvalueerd op validatieset C. … Kruisvalidatie werkt alleen in dezelfde gevallen waarin u uw gegevens willekeurig kunt schudden om een validatieset te kiezen.
Waarvoor wordt het shuffelen van gegevens gebruikt?
Gegevens shuffelen. Simpel gezegd, shuffle-technieken zijn bedoeld om gegevens door elkaar te halen en kunnen optioneel logische relaties tussen kolommen behouden. Het schudt willekeurig gegevens uit een dataset binnen een attribuut (bijv. een kolom in een puur plat formaat) of een set attributen (bijv. een set kolommen).
Is de volgorde van gegevens van belang bij machine learning?
Is de volgorde van trainingsgegevens van belang bij het trainen van neurale netwerken? - Quora. Het is uiterst belangrijk om de trainingsgegevens door elkaar te schudden, zodat u geen hele minibatches van sterk gecorreleerde voorbeelden krijgt. Zolangde gegevens zijn geschud, alles zou goed moeten werken.
