Cross Validation Mantığı Nedir? [PDF Açıklamada]
Вставка
- Опубліковано 25 гру 2024
- Sıkça kullanılan bir uygulama olan Cross Validation mantığını bu videoda anlattım.
Notların PDF'si: github.com/Fri...
İletişim: Kaan.Bicakci@wtwco.com
LinkedIn: / kaanbicakci
GitHub: github.com/Fri...
Gayet basit ve açıklayıcı olmuş hocam sunum dosyaları da anlaşılır ve sade olmuş olması gerektiği gibi rengarenk olup dikkat dağıtmıyor. 👏
Çok çok açıklayıcı olmuş. Türkçe kaynak az sayıda. Mutlaka devam etmelisin :)
Çok güzel bir video olmuş, gözden kaçan şeylere değinmişsiniz.. Farkındalık seviyemin arttığı bir video oldu. Videolarının devamını da izlemeyi çok isterim :)
Çok açıklayıcı bir video olmuş. Teşekkür ederiz
Eline Sağlık
Güzel açıklamışsınız 🎉
Çok net bir anlatım
Eline sağlık
Baya iyi
video için teşekkrler .. cross valdation scoreların ortalmaları negatif çıkıyorsa ne yapılmalı?
@@cihatguleryuz7493 Skorların nasıl hesaplandigina gore degisir, hangi skoru kullaniyorsunuz?
@@kaanbicakci
lm =LinearRegression()
from sklearn.model_selection import cross_val_score
score= cross_val_score(lm, x,y,cv=22)
score
@cihatguleryuz7493 bildirim gelmemiş. R2 skoru output ediyor, negatif değer de burada modelin çok kötü olduğunu işaret ediyor. Yani verisetinde sadece ortalama değerlerini predict etmekten daha kötü bir model ortaya çıkıyor demek.
Bir sorum var. Validationda k adet score görebilmek için k adet model oluşturuluyor. Bu oluşturulan modellerden en yüksek scoreyi veren modeli kullanmam mantıklı olur mu? Sebebiyle beraber açıklarsanız sevinirim, iyi günler.
Cross validation, model olusturmak için değil de modeli kontrol etmek için kullanılır. Yani model performansının görmediği datada iyi olduğuna eminsek (CV sonuçlarına bakarak) tüm datayı kullanarak sıfırdan bir model eğitmek daha mantıklı olacaktır.
@@kaanbicakci yani doğrulamayı yaptıktan sonra tekrardan veri setini train ve test olarak bölmeyip(ki zaten doğrulamayı yaptığımız için bölmeye de gerek kalmaz sanırsam), tüm datayı kullanarak mı oluşturalım modeli?
@@kadircanidrisoglu5172 evet öyle yapılan zamanlar da oluyor, genelde ne kadar çok data ile train edebilirsek o kadar iyi
@@kaanbicakci Teşekkür ederim