Python'da Model Doğrulama

Bu bölüm, model doğrulamanın temellerine odaklanır. Veriyi eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırmaktan, bias-variance dengesi kavrayışı oluşturmaya kadar, üçüncü bölümde uygulayacağımız K-Fold ve Leave-One-Out doğrulama teknikleri için zemin hazırlarız.

Ayrık tutulan (holdout) kümeler model doğrulama için iyi bir başlangıçtır. Ancak tek bir eğitim ve test kümesi kullanmak çoğu zaman yeterli değildir. Çapraz doğrulama, model performansını doğrulamada altın standart kabul edilir ve hiperparametre ayarında neredeyse her zaman kullanılır. Bu bölüm, model performansını doğrulamak için çapraz doğrulamanın uygulanmasına odaklanır.

İlk üç bölüm model doğrulama tekniklerine odaklandı. Dördüncü bölümde ise bu teknikleri, özellikle çapraz doğrulamayı, hiperparametre ayarını öğrenirken uygulayacağız. Sonuçta, model doğrulama ayarlamayı mümkün kılar ve genel anlamda en iyi modeli seçmemize yardımcı olur.