cross-validation

[US]/ˌkrɒsˌvælɪˈdeɪʃən/
[UK]/ˌkrɔːsˌvælɪˈdeɪʃən/

Pagsasalin

n. Isang pamamaraan sa estadistika na ginagamit upang tantyahin ang kasanayan ng mga modelo ng pagkatuto ng makina sa pamamagitan ng paghati-hati sa datos sa mga subset para sa pagsasanay at pagsubok.

Mga Parirala at Kolokasyon

cross-validation set

set ng pagpapatunay sa pamamagitan ng cross-validation

perform cross-validation

isagawa ang cross-validation

cross-validation results

mga resulta ng cross-validation

using cross-validation

gamit ang cross-validation

cross-validation technique

teknik ng cross-validation

with cross-validation

kasama ang cross-validation

cross-validation error

error sa cross-validation

doing cross-validation

gumagawa ng cross-validation

cross-validation score

iskor sa cross-validation

k-fold cross-validation

k-fold cross-validation

Mga Halimbawa ng Pangungusap

we used k-fold cross-validation to evaluate the model's performance.

Gumamit kami ng k-fold cross-validation upang suriin ang pagganap ng modelo.

cross-validation helps prevent overfitting during model training.

Nakakatulong ang cross-validation upang maiwasan ang overfitting sa panahon ng pagsasanay ng modelo.

the results from cross-validation were highly consistent across different folds.

Ang mga resulta mula sa cross-validation ay lubos na pare-pareho sa iba't ibang folds.

we performed stratified cross-validation to maintain class proportions.

Nagsagawa kami ng stratified cross-validation upang mapanatili ang mga proporsyon ng klase.

cross-validation provides a more reliable estimate of generalization error.

Nagbibigay ang cross-validation ng mas maaasahang pagtatantya ng generalization error.

leave-one-out cross-validation is useful for small datasets.

Kapaki-pakinabang ang leave-one-out cross-validation para sa maliliit na dataset.

we compared several algorithms using cross-validation as the evaluation metric.

Ikinausap namin ang ilang mga algorithm gamit ang cross-validation bilang sukatan ng pagsusuri.

cross-validation is a crucial step in machine learning model selection.

Ang cross-validation ay isang mahalagang hakbang sa pagpili ng modelo ng machine learning.

the cross-validation score was significantly higher than the baseline model.

Ang cross-validation score ay makabuluhang mas mataas kaysa sa baseline model.

we implemented nested cross-validation for robust hyperparameter tuning.

Ipinatupad namin ang nested cross-validation para sa matatag na hyperparameter tuning.

time-series data requires special considerations when using cross-validation.

Ang time-series data ay nangangailangan ng mga espesyal na pagsasaalang-alang kapag gumagamit ng cross-validation.

Sikat na Mga Salita

Galugarin ang madalas na hinahanap na bokabularyo

I-download ang App para Ma-unlock ang Buong Nilalaman

Gusto mo bang matutunan ang bokabularyo nang mas episyente? I-download ang DictoGo app at mag-enjoy sa mas maraming features para sa pag-memorize at pag-review ng bokabularyo!

I-download ang DictoGo Ngayon