Έτσι, δεν θα πρέπει να έχει καμία διαφορά εάν ανακατέψετε το ή όχι τα δεδομένα δοκιμής ή επικύρωσης (εκτός αν υπολογίζετε κάποια μέτρηση που εξαρτάται από τη σειρά των δειγμάτων), δεδομένου ότι δεν θα υπολογίσετε καμία κλίση, αλλά απλώς την απώλεια ή κάποια μέτρηση/μέτρο όπως η ακρίβεια, η οποία δεν είναι ευαίσθητη στη σειρά …
Γιατί πρέπει να γίνεται ανακάτεμα των δεδομένων όταν χρησιμοποιείται διασταυρούμενη επικύρωση;
it βοηθά την προπόνηση να συγκλίνει γρήγορα . αποτρέπει οποιαδήποτε προκατάληψη κατά τη διάρκεια της προπόνησης. εμποδίζει το μοντέλο να μάθει τη σειρά της εκπαίδευσης.
Μπορώ να κάνω τυχαία αναπαραγωγή σετ επικύρωσης;
Ένα μοντέλο εκπαιδεύεται πρώτα στο Α και το Β συνδυάζονται ως το σετ εκπαίδευσης και αξιολογείται στο σύνολο επικύρωσης C. … Η διασταυρούμενη επικύρωση λειτουργεί μόνο στις ίδιες περιπτώσεις όπου μπορείτε να ανακατέψετε τυχαία τα δεδομένα σας για να επιλέξετε ένα σύνολο επικύρωσης.
Γιατί χρησιμοποιείται η τυχαία αναπαραγωγή δεδομένων;
Ανακάτεμα δεδομένων. Με απλά λόγια, οι τεχνικές ανακάτευσης στοχεύουν στη μίξη δεδομένων και μπορούν προαιρετικά να διατηρήσουν λογικές σχέσεις μεταξύ των στηλών. Ανακατεύει τυχαία δεδομένα από ένα σύνολο δεδομένων μέσα σε ένα χαρακτηριστικό (π.χ. μια στήλη σε καθαρά επίπεδη μορφή) ή ένα σύνολο χαρακτηριστικών (π.χ. ένα σύνολο στηλών).
Έχει σημασία η σειρά των δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
Έχει σημασία η σειρά των δεδομένων εκπαίδευσης κατά την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων; - Quora. Είναι εξαιρετικά σημαντικό να ανακατεύετε τα δεδομένα εκπαίδευσης, έτσι ώστε να μην λαμβάνετε ολόκληρες μικρές παρτίδες παραδειγμάτων υψηλής συσχέτισης. Όσοτα δεδομένα έχουν ανακατευτεί, όλα θα πρέπει να λειτουργούν ΟΚ.
