إن التكافل هو طريقة إحصائية تستخدم لتقييم أداء نماذج التعلم الآلاتي، وهو يساعد على تقييم مدى تعميم نموذج على البيانات غير المنظورة، والتصميم السليم والحساب ضروريان للحصول على نتائج موثوقة وتجنب الإفراط في التأقلم أو التخويل.

المبادئ الأساسية للتغذية عبر الحدود

و التقاطع يتضمن تقسيم البيانات إلى مجموعات دعم، وتدريب النموذج على بعض الإعانات، واختبارها على الآخرين، هذه العملية تقدم تقديراً لأداء النموذج على البيانات الجديدة، أكثر الطرق شيوعاً هي التداخل بين الكميات، حيث تقسم البيانات إلى أجزاء متساوية.

اعتبارات التصميم

إن اختيار المعايير الصحيحة أمر حاسم، إذ إن عدد الطيفات (ك) يؤثر على التحيز والفروق، إذ أن ارتفاع الكيلو يخفض التحيز، ولكنه يزيد من وقت الحساب، ومن الناحية النموذجية، يُحدد كغ 5 أو 10 لتحقيق نتائج متوازنة، وضمان تضييق البيانات عشوائيا قبل التقسيم يحول دون التحيز بسبب نظام البيانات.

حسابات النتائج الموثوق بها

حساب متوسط قياس الأداء عبر جميع الطوابع يقدم تقديراً شاملاً بالإضافة إلى أن حساب الانحراف المعياري يقدم نظرة عن تفاوت أداء النموذج

  • بيانات عن القطع المتساوية في الكيلو
  • تدريب على أجزاء من الكيلو 1، اختبار على الجزء المتبقي
  • تكرار جميع أجزاء الـ (ك)
  • حساب متوسط وانحراف قياسات الأداء