Arabic Language نشر 31 يوليو 2020 أرسل تقرير نشر 31 يوليو 2020 سؤال نظري: متى لا يصلح عمل cross validation مع البيانات؟ هل هناك اشتراطات لعمله مع البيانات أم أن أي حجم بيانات لا يتعارض معه؟ مع الشكر مقدما اقتباس
1 Wael Aljamal نشر 12 سبتمبر 2020 أرسل تقرير نشر 12 سبتمبر 2020 مرحبا, إن تقنية Cross Validation لها العديد من طرق التطبيق (اي انواع جزئية منها) 1- Leave-one-out cross validation. 2- k-fold cross validation. 3- hold-out cross validation. وهذه التقنيات جميعها يتبع استخدامها لعدد ال Data Sets لديك حيث يتم الاختيار بينها لتعطى أداء جيد بالنسبة لكلفة العمليات الحسابية و زمن التنفيذ. Let m be the number of samples in your dataset.// m بفرض لديك عدد من مجموعات البيانات عددهم // الحالة الأولى If m≤20 use Leave-one-out cross validation. // الحالة الثانية If 20<m≤100 use k-fold cross validation with a relatively large k≤m keeping in mind computational cost. // مع الإبقاء بالذهن كلفة العمليات الحسابية // الحالة الثالثة If 100<m≤1,000,000 use regular k-fold cross validation (k=5). Or, if there is not enough computational power and m>10,000, use hold-out cross validation. // الحالة الرابعة If m≥1,000,000 use hold-out cross validation, but if computational power is available you can use k-fold cross validation (k=5) if you want to squeeze that extra performance out of your model. مرفقات الملف : صور رسومية توضيحية لعمل Cross Validation. Cross Validation: هي عملية تجزئة البيانات التي سنعتمد عليها لإجراء تدريب و اختبار للنموذج الذي سنعتمده لتصنيف البيانات. تقوم بالاعتماد على عدد من البيانات الجزئية و التبديل بينها في طوري التدريب و الاختبار و لها عدة أنواع كما ذكرت سابقا. لايوجد إجابة دقيقة لسؤالك وهو يحتاج لمختصين للإجابة عليه (مختصي التنقيب عن البيانات) و (خبراء نمذجة و تحليل البيانات) و عملية اختيار نمط التدريب و الإختبار تتبع للحالة الخاصة التي لديك. مصادر قرأتها يمكنك الاستفادة منها: 1- https://www.researchgate.net/post/What_is_the_purpose_of_performing_cross-validation 2- https://stats.stackexchange.com/questions/104713/hold-out-validation-vs-cross-validation/104750#104750 3- https://stats.stackexchange.com/questions/104713/hold-out-validation-vs-cross-validation 4- https://stats.stackexchange.com/questions/320154/when-not-to-use-cross-validation?fbclid=IwAR3qJQ8GDaRYka9g90MTSk0XCS5OoNQ8yXlLEaHEBlGTWAMrkhMNnXK81kI اقتباس
السؤال
Arabic Language
سؤال نظري: متى لا يصلح عمل cross validation مع البيانات؟
هل هناك اشتراطات لعمله مع البيانات أم أن أي حجم بيانات لا يتعارض معه؟
مع الشكر مقدما
1 جواب على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.