Construir modelos de machine learning é um elemento importante da modelagem preditiva. No entanto, sem uma validação adequada do modelo, a confiança de que o modelo treinado irá generalizar bem em dados não vistos nunca pode ser alta. A validação do modelo ajuda a garantir que o modelo tenha um bom desempenho em novos dados e auxilia na seleção do melhor modelo, dos parâmetros e das métricas de precisão.
Neste guia, aprenderemos os fundamentos e a implementação de várias técnicas de validação de modelos, mencionadas abaixo:
#validaçãocruzada
Validação Hold Out
Validação Cruzada K-fold.
Validação Cruzada K-fold Estratificada
Validação Cruzada Leave One Out.
Divisões Repetidas de Teste-Treino Aleatórias
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