(Top Banner Ad)
cross-validation
C1
noun C1 Khoa học máy tính, Thống kê

cross-validation

UK: /ˌkrɒs vælɪˈdeɪʃən/ • US: /ˌkrɔːs vælɪˈdeɪʃən/

Nghĩa tiếng Việt

Kiểm định chéo Xác thực chéo
Advanced (C1)
(Content Banner Ad)

Definition & Meaning

English Definition

A statistical method used to estimate the performance of machine learning models on unseen data. It involves partitioning the data into subsets, training the model on some subsets, and validating the model on the remaining subset(s). This process is repeated multiple times with different subsets used for training and validation, and the results are averaged to obtain a more robust performance estimate.

Vietnamese Meaning

Một phương pháp thống kê được sử dụng để ước tính hiệu suất của các mô hình học máy trên dữ liệu chưa thấy. Nó bao gồm việc phân vùng dữ liệu thành các tập con, huấn luyện mô hình trên một số tập con và xác thực mô hình trên (các) tập con còn lại. Quá trình này được lặp lại nhiều lần với các tập con khác nhau được sử dụng để huấn luyện và xác thực, và kết quả được tính trung bình để có được ước tính hiệu suất mạnh mẽ hơn.

Media Context

Interactive Examples (Tap video to Pause/Play).

Examples

  • "We used 10-fold cross-validation to evaluate the performance of our classification model."

    "Chúng tôi đã sử dụng kiểm định chéo 10-fold để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại của chúng tôi."

  • "Cross-validation helps prevent overfitting by providing a more realistic estimate of model performance."

    "Kiểm định chéo giúp ngăn ngừa quá khớp bằng cách cung cấp ước tính thực tế hơn về hiệu suất mô hình."

  • "The results of the cross-validation indicated that our model was performing well on unseen data."

    "Kết quả của kiểm định chéo chỉ ra rằng mô hình của chúng tôi đang hoạt động tốt trên dữ liệu chưa thấy."

Word Family (Họ từ)

POSWordMeaning
Noun validation Sự xác nhận, sự thẩm định, sự kiểm chứng
Verb validate Xác nhận, thẩm định, kiểm chứng
Adjective validated Đã được xác nhận, đã được thẩm định

Synonyms

k-fold validation (Kiểm định k-fold)resampling (lấy mẫu lại)

Antonyms

overfitting (Quá khớp)

Related Words

hyperparameter tuning (Điều chỉnh siêu tham số)machine learning (Học máy)model evaluation (Đánh giá mô hình)

Subject Area

Khoa học máy tính, Thống kê

Etymology (Nguồn gốc)

English
cross-validation

Nguồn gốc của 'cross-validation'

Thuật ngữ 'cross-validation' (kiểm định chéo) xuất phát từ lĩnh vực thống kê và học máy. Ý tưởng chính là kiểm tra tính chính xác của một mô hình dự đoán bằng cách chia dữ liệu thành nhiều phần, huấn luyện mô hình trên một số phần và kiểm tra trên các phần còn lại. Quá trình này lặp đi lặp lại để đảm bảo mô hình hoạt động tốt trên nhiều tập dữ liệu khác nhau, tránh tình trạng 'học tủ' (overfitting) và đảm bảo khả năng tổng quát hóa tốt hơn. Nó giống như việc một học sinh tự kiểm tra kiến thức của mình bằng cách làm các bài kiểm tra thử trước kỳ thi chính thức.

Usage Note

Cross-validation is crucial for assessing how well a model generalizes to new data and for tuning hyperparameters. Common types include k-fold cross-validation, stratified k-fold cross-validation (for imbalanced datasets), and leave-one-out cross-validation (suitable for small datasets). It helps to avoid overfitting, where a model performs well on the training data but poorly on unseen data. It's different from a simple train/test split because it uses multiple splits, providing a more reliable estimate of the model's performance. It should be differentiated from validation sets used during model training, although both contribute to prevent overfitting.

Prepositions

with using for

- 'Cross-validation with k-folds' indicates the specific technique employed.
- 'Using cross-validation' specifies the methodology adopted.
- 'Cross-validation for model evaluation' highlights the purpose of the technique.

Collocations (Từ đi kèm)

Adjective + cross-validation
  • robust robust cross-validation
    (kiểm định chéo mạnh mẽ/vững chắc)
  • effective effective cross-validation
    (kiểm định chéo hiệu quả)
  • standard standard cross-validation
    (kiểm định chéo tiêu chuẩn)
Verb + cross-validation
  • perform perform cross-validation
    (thực hiện kiểm định chéo)
  • use use cross-validation
    (sử dụng kiểm định chéo)
  • apply apply cross-validation
    (áp dụng kiểm định chéo)

Idioms

  • rigorous cross-validation

    kiểm định chéo nghiêm ngặt

    "We need to perform rigorous cross-validation to ensure our model is accurate."

    (Chúng ta cần thực hiện kiểm định chéo nghiêm ngặt để đảm bảo mô hình của chúng ta chính xác.)

  • leave-one-out cross-validation

    kiểm định chéo loại bỏ một

    "Leave-one-out cross-validation is useful when the dataset is small."

    (Kiểm định chéo loại bỏ một rất hữu ích khi tập dữ liệu nhỏ.)

Interactive Flashcard

Click the card to flip and test your memory.

cross-validation

noun
Lật mặt

Một phương pháp thống kê được sử dụng để ước tính hiệu suất của các mô hình học máy trên dữ liệu chưa thấy. Nó bao gồm việc phân vùng dữ liệu thành các tập con, huấn luyện mô hình trên một số tập con và xác thực mô hình trên (các) tập con còn lại. Quá trình này được lặp lại nhiều lần với các tập con khác nhau được sử dụng để huấn luyện và xác thực, và kết quả được tính trung bình để có được ước tính hiệu suất mạnh mẽ hơn.

"We used 10-fold cross-validation to evaluate the performance of our classification model."

Nghe phát âm

Grammar Rules

Rule: Present Simple Tense (Thì Hiện tại Đơn)

Loại câu Ví dụ Tiếng Anh Bản dịch Tiếng Việt
Khẳng định
Cross-validation is an important technique in machine learning.
 Kiểm định chéo là một kỹ thuật quan trọng trong học máy.
Phủ định
Cross-validation is not always necessary for small datasets.
 Kiểm định chéo không phải lúc nào cũng cần thiết cho các tập dữ liệu nhỏ.
Nghi vấn
Is cross-validation required for this machine learning model?
 Có cần kiểm định chéo cho mô hình học máy này không?

Cultural Context

Khám phá các khía cạnh văn hóa và xã hội thú vị xoay quanh từ "cross-validation".

Tính khách quan trong khoa học

Cross-validation phản ánh tầm quan trọng của tính khách quan và kiểm chứng trong khoa học. Giống như việc một nghiên cứu khoa học cần được các nhà khoa học khác kiểm tra và tái tạo để đảm bảo tính chính xác, cross-validation đảm bảo rằng một mô hình học máy không chỉ hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện mà còn trên dữ liệu mới, chưa từng thấy. Điều này giúp tránh những kết luận sai lệch do thiên vị hoặc sai sót trong quá trình xây dựng mô hình.