Preguntas etiquetadas con cross-validation

Se refiere a procedimientos generales que intentan determinar la generalización de un resultado estadístico. La validación cruzada surge con frecuencia en el contexto de la evaluación de cómo el ajuste de un modelo particular predice observaciones futuras. Los métodos para la validación cruzada generalmente implican retener un subconjunto aleatorio de los datos durante el ajuste del modelo y cuantificar la precisión con la que se predicen los datos retenidos y repetir este proceso para obtener una medida de la precisión de la predicción.

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¿Cuándo elegir regresión lineal o árbol de decisión o regresión de bosque aleatorio? [cerrado]
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy trabajando en un proyecto y tengo dificultades para decidir qué algoritmo …
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Validación cruzada anidada y selección del mejor modelo de regresión: ¿es este el proceso SKLearn correcto?
Si entiendo correctamente, el CV anidado puede ayudarme a evaluar qué modelo y proceso de ajuste de hiperparámetro es mejor. El bucle interno ( GridSearchCV) encuentra los mejores hiperparámetros, y el bucle externo ( cross_val_score) evalúa el algoritmo de ajuste del hiperparámetro. Luego elijo qué combo de ajuste / modelo …
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