Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni navzkrižna validacija?
Navzkrižna validacija je tehnika, ki se uporablja za oceno, kako se rezultati statistične analize posplošijo na neodvisen niz podatkov. Navzkrižna validacija se v veliki meri uporablja v nastavitvah, kjer je cilj napovedovanje in je treba oceniti natančnost delovanja prediktivnega modela. Glavni razlog za uporabo navzkrižne validacije in ne običajne validacije je, da ni na voljo dovolj podatkov za njihovo razdelitev v ločene vadbene in testne sklope (kot pri običajni validaciji). To ima za posledico izgubo sposobnosti testiranja in modeliranja.
Navzkrižna validacija je znana tudi kot ocena rotacije.
Tehopedija razlaga navzkrižno validacijo
Za težavo s predvidevanjem je na splošno na voljo model z znanimi podatki, imenovan nabor podatkov o vadbi, in nabor neznanih podatkov, na podlagi katerih se preizkuša model, znan kot nabor podatkov preskusa. Cilj je imeti nabor podatkov za testiranje modela v fazi usposabljanja in nato zagotoviti vpogled v to, kako se določen model prilagodi neodvisnemu naboru podatkov. Krog navzkrižne validacije vključuje razdelitev podatkov na komplementarne podmnožice, nato pa izvedbo analize na eno podskupino. Po tem se analiza potrdi na drugih podskupinah (testiranje). Za zmanjšanje spremenljivosti se izvede veliko krogov navzkrižne validacije z uporabo različnih razdelkov in nato se vzame povprečje rezultatov. Navzkrižna validacija je močna tehnika za oceno tehnike izvedbe modela.
