بنابراین، نباید تفاوتی ایجاد کند که آیارا به هم بزنید یا داده‌های آزمایش یا اعتبارسنجی (مگر اینکه معیاری را محاسبه کنید که به ترتیب نمونه‌ها بستگی دارد)، با توجه به اینکه شما هیچ گرادیانی را محاسبه نمی کنید، بلکه فقط از دست دادن یا مقداری متریک/اندازه گیری مانند دقت را محاسبه نمی کنید، که به ترتیب حساس نیست …
چرا باید هنگام استفاده از اعتبارسنجی متقاطع داده ها به هم ریخته شوند؟
آن کمک می کند تمرین سریع همگرا شود . از هرگونه سوگیری در طول آموزش جلوگیری می کند. از یادگیری ترتیب آموزش توسط مدل جلوگیری می کند.
آیا می توانم مجموعه اعتبار سنجی را به هم بزنم؟
A ابتدا روی A و B به عنوان مجموعه آموزشی آموزش داده می شود، و در مجموعه اعتبارسنجی C ارزیابی می شود. … اعتبار سنجی متقابل فقط در موارد مشابهی کار می کند که می توانید به طور تصادفی داده های خود را برای انتخاب یک مجموعه اعتبار سنجی به هم بزنید..
درهم ریختن داده برای چه استفاده می شود؟
اختلاط داده ها. به عبارت ساده تر، تکنیک های به هم ریختن با هدف مخلوط کردن داده ها هستند و می توانند به صورت اختیاری روابط منطقی بین ستون هایرا حفظ کنند. به‌طور تصادفی داده‌ها را از یک مجموعه داده در یک ویژگی (مانند یک ستون در قالب صاف خالص) یا مجموعه‌ای از ویژگی‌ها (مانند مجموعه‌ای از ستون‌ها) به هم می‌زند.
آیا ترتیب داده ها در یادگیری ماشین مهم است؟
آیا ترتیب داده های آموزشی هنگام آموزش شبکه های عصبی اهمیت دارد؟ - Quora بسیار مهم است که داده‌های آموزشی را به هم بزنید، به طوری که کل نمونه‌های بسیار همبسته را به دست نیاورید. تا زمانی کهداده ها مخلوط شده است، همه چیز باید درست کار کند.
