Для повышения надежности моделей предусмотрена кросс-валидации.
Кросс-валидация (перекрестная проверка) — метод обучения и оценки модели, при котором исходное множество данных разделяется на несколько блоков и модель обучается на этих блоках.
Для использования кросс-валидации необходимо найти в боковой панели раздел Кросс-валидация выбрать чекбокс Использовать кросс-валидацию. В результате должны появиться следующие параметры в соответствии с таблицей (Таблица 48).
Таблица 48 — Параметры кросс-валидации
Параметр |
Возможные значения и ограничения |
Описание |
|---|---|---|
Количество разбиений |
Ручной ввод |
Задает количество блоков, на которые будет разделено исходное множество данных |
Использовать стратификацию |
Чекбокс |
Выбор данного чекбокса указывает на необходимость использовать стратификацию |
Переменные для стратификации |
Список переменных набора данных |
Данный параметр позволяет выбрать переменные для стратификации. |