Joten, sillä ei pitäisi olla mitään merkitystä, sekoitatko testi- tai validointitiedot vai et (ellet laske jotain mittausta, joka riippuu näytteiden järjestyksestä), ottaen huomioon, että et laske gradienttia, vaan vain häviön tai jonkin mittarin/mitan, kuten tarkkuuden, joka ei ole herkkä järjestykselle …
Miksi tiedot pitäisi sekoittaa ristiintarkistusta käytettäessä?
se auttaa harjoittelua lähentymään nopeasti . se estää harjoittelun harjoittelun aikana. se estää mallia oppimasta koulutuksen järjestystä.
Voinko sekoittaa vahvistussarjan?
A mallia opetetaan ensin A:lle ja B:lle yhdistettynä harjoitusjoukoksi ja se arvioidaan vahvistusjoukolla C. … Ristiinvalidointi toimii vain samoissa tapauksissa, joissa voit sekoittaa tietojasi satunnaisesti valitaksesi vahvistusjoukon.
Mihin tietojen sekoitusta käytetään?
Tietojen sekoitus. Yksinkertaisesti sanottuna sekoitustekniikat pyrkivät sekoittamaan tietoja ja voivat valinnaisesti säilyttää loogiset suhteet sarakkeiden välillä. Se sekoittaa satunnaisesti tietoja tietojoukosta määritteen (esim. sarakkeen puhtaassa litteässä muodossa) tai attribuuttijoukon (esim. sarakejoukon) sisällä.
Onko tietojen järjestyksellä väliä koneoppimisessa?
Onko opetustietojen järjestyksellä väliä hermoverkkoja opetettaessa? - Quora. On erittäin tärkeää sekoittaa harjoitustiedot, jotta et saa kokonaisia minieriä erittäin korreloituja esimerkkejä. Niin kauan kuintiedot on sekoitettu, kaiken pitäisi toimia OK.
