کراسي عمل ايک تکنیک ہے جو با لکل سیکھنے کے عمل کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے. اس ميں مدد کرتا هے کہ ماڈل جنرل کو بہتر طور پر معلومات کو ٹریننگ اور امتحان کے لیے متعدد ذیلی ذیلی حصوں میں تقسیم کر کے

سمجھ کراس-Validation -

کراس-مس-مس-مرضِين کا تعلق مختلف حصوں میں تقسیم کرنا ہے يا پھر اسکے ٹکڑوں کے ایک ذیلی حصے پر ماڈل کو تربیت دی جاتی ہے اور باقی بچ جانے والے ٹکڑوں پر امتحان کے ليے یہ عمل متعدد بار بار پھر استعمال ہوتا ہے جس کے مختلف مدارس استعمال ہوتے ہیں اس کے بعد مجموعی کارکردگی میٹرک فراہم کرنے کے لیے اوسط نتائج ہوتے ہیں۔

کراس-ودلیشن کی اقسام

سب سے عام اقسام میں شامل ہیں:

  • ]k-Fold Cros-Validation: [1] [حوالہ درکار اعداد کو K کے برابر حصوں میں تبدیل کرنا، K-1 حصوں پر تربیت دینا اور باقی حصہ پر امتحان دینا۔
  • ] اسٹریٹیڈ کڈ-فارڈ: ہر ایک کو پورا ڈیٹا سیٹ کی کلاس تقسیم سنبھالتا ہے۔
  • چھوڑ کر جانے والے ایک-ایک-اے (لو): امتحان کے لیے ایک ڈیٹا پوائنٹ استعمال کرتا ہے اور باقی تعلیم کے لیے، ہر ڈیٹا پوائنٹ کے لیے دوبارہ استعمال ہوتا ہے۔

مشق میں کراس-ولڈیشن

زیادہ تر مشین سیکھنے کی لائبریریوں کو کراس کے لیے بنائی گئی سرگرمیاں فراہم کرتا ہے مثلاً پابلوس کے سکائیٹ-کوئر میں عمل کا عمل

مثال کے کوڈ snippet:

سے لیکر Sklection.model selection کراس val score] ہے۔

[scores = Cros val score(model, X, Y, v=5)]۔

یہ کوڈ 5 گنا کراس کی ادائیگی کرتا ہے اور ہر ایک کوائل کے لیے اسکور واپس کرتا ہے۔