cross-validation

noun

Nghĩa tiếng Việt

Mức độ thông thạo:

Đang học

Định nghĩa & Giải nghĩa 'Cross-validation'

Giải nghĩa Tiếng Việt

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.

Definition (English Meaning)

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.

Ví dụ Thực tế với 'Cross-validation'

"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."

Từ loại & Từ liên quan của 'Cross-validation'

Các dạng từ (Word Forms)

Noun: cross-validation

Đồng nghĩa (Synonyms)

Trái nghĩa (Antonyms)

Từ liên quan (Related Words)

Lĩnh vực (Subject Area)

Ghi chú Cách dùng 'Cross-validation'

Mẹo sử dụng (Usage Notes)

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.

Giới từ đi kèm (Prepositions)

- '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.

Ngữ pháp ứng dụng với 'Cross-validation'

Rule: tenses-present-simple

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?