Name: اعتبارسنجی متقابل Cross-validation چیست؟ + اهمیت و کاربرد در یادگیری ماشین (رایگان)
Uploaded: 2025-04-07T06:48:01.000000Z
Duration: 14 min 37 s
Description: اعتبارسنجی متقابل Cross-validation چیست؟ + اهمیت و کاربرد در یادگیری ماشین (رایگان)

طراحی سایت

اتوکد

اکسل

فن بیان

پایتون

روانشناسی

زبان انگلیسی

هوش مصنوعی

وردپرس

فتوشاپ

جادی

icdl

حسابداری

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح یادگیری

اعتبارسنجی متقابل Cross-validation چیست؟ + اهمیت و کاربرد در یادگیری ماشین (رایگان)

چکیده

اعتبارسنجی متقابل Cross-Validation چیست؟

اهمیت اعتبارسنجی متقابل در یادگیری ماشین

انواع روش‌های اعتبارسنجی متقابل

تفاوت اعتبارسنجی متقابل با روش‌های دیگر

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) یکی از تکنیک&zwnj;های کلیدی در ارزیابی مدل&zwnj;های یادگیری ماشین است که به ما کمک می&zwnj;کند مدل&zwnj;هایی بسازیم که عملکرد دقیق&zwnj;تری روی داده&zwnj;های جدید داشته باشند و از مشکلاتی مانند بیش&zwnj;برازش (Overfitting) جلوگیری کنیم.

به&zwnj; طور خلاصه، اعتبارسنجی متقابل یک فرایند آماری برای ارزیابی عملکرد مدل است که در آن داده&zwnj;ها به چندین بخش تقسیم می&zwnj;شوند. مدل به&zwnj; صورت متناوب بر روی بخشی از داده&zwnj;ها آموزش می&zwnj;بیند و سپس بر روی بخش باقی&zwnj;مانده مورد آزمایش قرار می&zwnj;گیرد. با این کار، مدل می&zwnj;تواند همزمان از تمام داده&zwnj;ها برای آموزش و ارزیابی استفاده کند و نتیجه&zwnj;ای دقیق&zwnj;تر از عملکرد واقعی خود ارائه دهد.

این روش ابزاری حیاتی در ساخت مدل&zwnj;های قابل&zwnj;اعتماد است، چرا که به ما اجازه می&zwnj;دهد ارزیابی واقع&zwnj;گرایانه&zwnj;ای از توانایی مدل در تعمیم&zwnj;پذیری داشته باشیم. همچنین، Cross-validation نقش مهمی در انتخاب بهترین مدل، تنظیم هایپرپارامترها و استفاده بهینه از داده&zwnj;ها دارد. بسته به ویژگی&zwnj;های داده و نوع مسئله، روش&zwnj;های گوناگونی از اعتبارسنجی متقابل قابل استفاده هستند که هر کدام مزایا و محدودیت&zwnj;های خاص خود را دارند.

در این فرادرس چه چیزی یاد می&zwnj;گیریم؟

در این آموزش، ابتدا با مفهوم اعتبارسنجی متقابل و نحوه عملکرد آن در یادگیری ماشین آشنا می&zwnj;شویم. سپس اهمیت این روش در جلوگیری از بیش&zwnj;برازش و ارزیابی دقیق&zwnj;تر مدل&zwnj;ها را بررسی می&zwnj;کنیم. در ادامه، انواع مختلف Cross-validation مانند k-fold ،Leave-One-Out و Stratified را معرفی می&zwnj;کنیم و در پایان، تفاوت&zwnj;های آن با سایر روش&zwnj;های ارزیابی را مورد بحث قرار می&zwnj;دهیم.

اعتبارسنجی متقابل Cross-Validation

راهنمایی ادامه مسیر

اعتبارسنجی متقابل Cross-validation چیست؟ + اهمیت و کاربرد در یادگیری ماشین (رایگان) | فرادرس