Для повышения надежности моделей предусмотрена кросс-валидация.
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 и выбрать чекбокс Использовать кросс-валидацию. В результате должны появиться следующие параметры в соответствии с таблицей ниже.
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. |