Validação cruzada-dobrada com apenas uma baixa precisão de identificação para a primeira dobra

1. O que é precisão de validação cruzada K-dobrada?
2. A validação cruzada-dobrada aumenta a precisão?
3. O que é uma fraqueza da validação cruzada-dobrada?
4. Qual é a melhor validação cruzada-dobrada?

O que é precisão de validação cruzada K-dobrada?

Tem uma precisão média de validação de 93.85% e uma pontuação média de validação F1 de 91.69%.

A validação cruzada-dobrada aumenta a precisão?

A razão pela qual a pontuação de precisão aumentou 6% após a aplicação da validação cruzada da K é que o procedimento de validação cruzada tenha calculado a média de 10 conjuntos de pontuações de precisão dividindo o conjunto de dados em 10 dobras diferentes (especificadas como CV = 10).

O que é uma fraqueza da validação cruzada-dobrada?

Tempo de treinamento mais alto: com validação cruzada, precisamos treinar o modelo em vários conjuntos de treinamento. Computação cara: a validação cruzada é computacionalmente muito cara, pois precisamos treinar em vários conjuntos de treinamento.

Qual é a melhor validação cruzada-dobrada?

Na maioria dos casos, a escolha de K geralmente é de 5 ou 10, mas não há regra formal. No entanto, o valor de k conta com o tamanho do conjunto de dados. O tempo de execução do algoritmo de validação cruzada e o custo computacional com grandes valores de k.