Se eu entendi direito, o CV aninhado pode me ajudar a avaliar qual modelo e processo de ajuste de hiperparâmetro é melhor. O loop interno ( GridSearchCV) encontra os melhores hiperparâmetros e o loop externo ( cross_val_score) avalia o algoritmo de ajuste do hiperparâmetro. Em seguida, escolho qual...
Recentemente, eu estava trabalhando em um projeto e achei minha taxa de erro de validação cruzada muito baixa, mas o teste definiu uma taxa de erro muito alta. Isso pode indicar que meu modelo está se ajustando demais. Por que minha validação cruzada não se superajustou enquanto meu conjunto de...
Li nas várias respostas aqui e na Internet que a validação cruzada ajuda a indicar que, se o modelo for generalizado bem ou não, e sobre o ajuste excessivo. Mas estou confuso quanto a quais duas precisões / erros no teste / treinamento / validação devo comparar para poder ver se o modelo está...
O conjunto de dados se parece com: 25000 observações até 15 preditores de diferentes tipos: numérico, multi-classe categórica, binário variável de destino é binária Qual método de validação cruzada é típico para esse tipo de problema? Por padrão, estou usando o K-Fold. Quantas dobras é...