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Kategorier: Alla - patrones - validación - estratificado - error

av Cesar Triana för 1 år sedan

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MÉTODOS DE VALIDACIÓN

Existen diversos métodos de validación utilizados en el ámbito de la clasificación y el aprendizaje automático para evaluar la precisión de los modelos. El método Holdout divide el conjunto de datos en dos partes, asignando un porcentaje mayor al conjunto de entrenamiento y el resto a validación, repitiendo el proceso varias veces para obtener un promedio del error.

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MÉTODOS DE VALIDACIÓN

Método Houldout estratificado

Cada clase se divide dos partes: 2/3 partes (70%) para CF 1/3 parte (30%) para CP

n patrones ordenados por clase

Método de Validación cruzada estratificado

Se repite k veces

Cada clase esta dividividida en k partes donde cada parte esta compuesta por: (k-1) partes para el CF 1k partes para el CP

Los n patrones estan ordenados por clase

Agrupamiento por clase

Método de Validación cruzada

Se repite k veces (cada parte debe ser del mimo tamaño)

Divide el CE en k partes y cada parte esta compuesta por: (k-1) partes para el CF 1k partes para el CP

Los n patrones tienen un orden aleatorio

Método leave-one-out.

Se repite n veces

El CE se divide en n partes donde: (n-1) partes es para el CF 1n partes es para el CP

Consta con n numero de patrones

Método optimista

Tasa de error ovtenida de las instancias al ser calsificados

Método Holdout

Se repite el mayor numero de veces posible (Dividir y validar en clasificador para encontrar el porcentaje de error que esta generando el mayor numero de veces posible)

Divde al CE en dos partes: 2/3 partes (70%) para CF 1/3 parte (30%) para CP

n patrones en orden aleatorio

Método Honesto

tasa de error en la que los casos nuevos lno utilizados pueden clasificarse de manera incorrecta