O Que É Isso?
O Assistente de Validação Cruzada o ajuda a entender a precisão dos modelos de mineração de dados e se eles podem ser geralmente aplicáveis a seus dados. A validação cruzada particiona os dados em um número de "dobras" e testa a precisão e os erros do modelo em relação a uma dobra de cada vez. Se os resultados de cada dobra forem bons, e se cada conjunto de resultados se enquadrar em um intervalo semelhante, você saberá que o modelo generaliza bem para todos os dados. No entanto, se a variação entre os resultados de algumas dobras for muito grande, você poderá deduzir que o modelo não se aplica a todos os seus dados e que requer ajustes.
O Que Faz?
O Assistente de Validação Cruzada lhe permite especificar os modelos que você deseja testar. Também é possível especificar o número de dobras em que particionar os dados. Com base nessas seleções, o aplicativo cria e treina o mesmo número de modelos existente em dobras. Em seguida, ele retorna um conjunto de métricas de precisão para cada dobra em cada modelo e agrega os resultados do modelo. Os resultados incluem os números de resultados Verdadeiros e Falsos previstos pelo modelo, junto com o Erro de Raiz Quadrada Média e a Probabilidade de Log. Você pode obter mais informações sobre esses resultados nos arquivos de ajuda.
O Que É Isso?
O Assistente de Validação Cruzada o ajuda a entender a precisão dos modelos de mineração de dados e se eles podem ser geralmente aplicáveis a seus dados. A validação cruzada particiona os dados em um número de "partições" e testa a precisão e os erros do modelo em relação a uma partição de cada vez. Se os resultados de cada partição forem bons, e se cada conjunto de resultados se enquadrar em um intervalo semelhante, você saberá que o modelo generaliza bem para todos os dados. No entanto, se a variação entre os resultados de algumas partições for muito grande, você poderá deduzir que o modelo não se aplica a todos os seus dados e que requer ajustes.
O Que Faz?
O Assistente de Validação Cruzada lhe permite especificar os modelos que você deseja testar. Também é possível especificar o número de partições em que particionar os dados. Com base nessas seleções, o aplicativo cria e treina o mesmo número de modelos existente em partições. Em seguida, ele retorna um conjunto de métricas de precisão para cada partição em cada modelo e agrega os resultados do modelo. Os resultados incluem os números de resultados Verdadeiros e Falsos previstos pelo modelo, junto com o Erro de Raiz Quadrada Média e a Probabilidade de Log. Você pode obter mais informações sobre esses resultados nos arquivos de ajuda.
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