В таблице приведены результаты к-блочной кросс-валидации.
Определите значение функционала потерь, если задана функция потерь вида

Другие предметы Колледж Кросс-валидация и функции потерь машинное обучение колледж к-блочная кросс-валидация функционал потерь функция потерь Новый

Чтобы определить значение функционала потерь в контексте к-блочной кросс-валидации, необходимо следовать нескольким шагам. Давайте разберем процесс более подробно:

1. Понимание к-блочной кросс-валидации:
   • К-блочная кросс-валидация делит исходный набор данных на k равных частей (блоков).
   • Модель обучается на k-1 блоках и тестируется на оставшемся блоке.
   • Этот процесс повторяется k раз, каждый раз используя другой блок для тестирования.
2. Сбор результатов:
   • После выполнения к-блочной кросс-валидации, вы получите k значений потерь (например, среднюю ошибку для каждого блока).
   • Эти значения могут быть представлены в виде таблицы.
3. Определение функции потерь:
   • Функция потерь определяет, как мы оцениваем ошибки модели. Например, это может быть среднеквадратичная ошибка, абсолютная ошибка и т.д.
   • Необходимо знать конкретную форму функции потерь, чтобы правильно ее применить.
4. Расчет общего функционала потерь:
   • Сложите все значения потерь, полученные на каждом блоке.
   • В зависимости от функции потерь, может потребоваться усреднить полученное значение. Например, если вы хотите получить среднюю потерю, то нужно разделить сумму потерь на количество блоков k.

В итоге, значение функционала потерь будет определяться как сумма или среднее значение потерь, полученных на каждом из k блоков, в зависимости от вашей функции потерь. Если у вас есть конкретные данные из таблицы, вы можете подставить их в формулы и провести расчеты.