Jadi, tidak ada bedanya apakah Anda mengacak atau tidak data pengujian atau validasi (kecuali jika Anda menghitung beberapa metrik yang bergantung pada urutan sampel), mengingat Anda tidak akan menghitung gradien apa pun, tetapi hanya kerugian atau metrik/ukuran seperti akurasi, yang tidak sensitif terhadap urutan …
Mengapa data harus diacak saat menggunakan validasi silang?
it membantu pelatihan menyatu dengan cepat . itu mencegah bias selama pelatihan. itu mencegah model dari mempelajari urutan pelatihan.
Dapatkah saya mengacak set validasi?
Sebuah model pertama kali dilatih pada A dan B digabungkan sebagai set pelatihan, dan dievaluasi pada set validasi C. … Validasi silang hanya berfungsi dalam kasus yang sama di mana Anda dapat mengacak data Anda secara acak untuk memilih set validasi.
Untuk apa pengocokan data?
Pengocokan Data. Sederhananya, teknik pengocokan bertujuan untuk mencampur data dan secara opsional dapat mempertahankan hubungan logis antar kolom. Ini mengacak data secara acak dari kumpulan data dalam suatu atribut (misalnya kolom dalam format datar murni) atau sekumpulan atribut (misalnya sekumpulan kolom).
Apakah urutan data penting dalam pembelajaran mesin?
Apakah urutan data pelatihan penting saat melatih jaringan saraf? - Quora. Sangat penting untuk mengacak data pelatihan, sehingga Anda tidak mendapatkan seluruh minibatch dari contoh yang sangat berkorelasi. Selamadata telah diacak, semuanya akan berfungsi dengan baik.
