Vì vậy,sẽ không tạo ra bất kỳ sự khác biệt nào cho dù bạn xáo trộnhay không của dữ liệu kiểm tra hoặc xác thực (trừ khi bạn đang tính toán một số chỉ số phụ thuộc vào thứ tự của các mẫu), vì bạn sẽ không tính toán bất kỳ độ dốc nào, mà chỉ là sự mất mát hoặc một số chỉ số / thước đo như độ chính xác, không nhạy cảm với thứ tự…
Tại sao dữ liệu phải xáo trộn khi sử dụng xác thực chéo?
nó giúp đào tạo hội tụ nhanh .nó ngăn chặn bất kỳ sự thiên vị nào trong quá trình đào tạo. nó ngăn không cho mô hình học thứ tự đào tạo.
Tôi có thể xáo trộn bộ xác thực không?
Một mô hình được đào tạo đầu tiên trên A và B được kết hợp làm nhóm đào tạo và được đánh giá trên nhóm xác thực C.… Xác thực chéo chỉ hoạt động trong những trường hợp tương tự khi bạn có thể xáo trộn dữ liệu của mình một cách ngẫu nhiên để chọn bộ xác thực.
xáo trộn dữ liệu được sử dụng để làm gì?
Xáo trộn dữ liệu. Nói một cách đơn giản, kỹ thuật xáo trộnnhằm mục đích trộn dữ liệu và có thể tùy chọn giữ lại các mối quan hệ logic giữa các cột. Nó xáo trộn dữ liệu ngẫu nhiên từ một tập dữ liệu trong một thuộc tính (ví dụ: cột ở định dạng phẳng thuần túy) hoặc một tập hợp các thuộc tính (ví dụ: một tập hợp các cột).
Thứ tự dữ liệu có quan trọng trong học máy không?
Thứ tự đào tạo dữ liệu có quan trọng khi đào tạo mạng nơ-ron không? - Quora. Điều cực kỳ quan trọng là xáo trộn dữ liệu đào tạo, để bạn không nhận được toàn bộ các nhóm nhỏ gồm các ví dụ có tương quan cao. Miễn làdữ liệu đã được xáo trộn, mọi thứ sẽ hoạt động tốt.
