Tak więc, nie powinno mieć żadnej różnicy, czy przetasujesz dane testowe lub walidacyjne, czy nie (chyba że obliczasz jakąś metrykę, która zależy od kolejności próbek), biorąc pod uwagę, że nie będziesz obliczać żadnego gradientu, ale tylko stratę lub jakąś metrykę/miarę, taką jak dokładność, która nie jest wrażliwa na kolejność…
Dlaczego dane powinny być tasowane podczas korzystania z walidacji krzyżowej?
it pomaga w szybkim zbieżności treningu . zapobiega wszelkim uprzedzeniom podczas treningu. uniemożliwia modelowi poznanie kolejności szkolenia.
Czy mogę przetasować zestaw walidacji?
Model jest najpierw szkolony na A i B połączonych jako zestaw uczący i oceniany na zestawie walidacyjnym C. … Walidacja krzyżowa działa tylko w tych samych przypadkach, w których można losowo przetasować dane, aby wybrać zestaw walidacyjny.
Do czego służy tasowanie danych?
Tasowanie danych. Mówiąc najprościej, techniki tasowania mają na celu mieszanie danych i opcjonalnie mogą zachować logiczne relacje między kolumnami. Losowo tasuje dane ze zbioru danych w atrybucie (np. kolumna w czystym płaskim formacie) lub zestawie atrybutów (np. zestaw kolumn).
Czy kolejność danych ma znaczenie w uczeniu maszynowym?
Czy kolejność uczących danych ma znaczenie podczas uczenia sieci neuronowych? - Quora. Niezwykle ważne jest przetasowanie danych uczących, aby nie uzyskać całych minipartii wysoce skorelowanych przykładów. Tak długo, jakdane zostały przetasowane, wszystko powinno działać OK.
