کراس کراس ایک ایسے طریقے سے استعمال کیا جاتا ہے جو مشین سیکھنے کے ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔اس میں مدد کی جاتی ہے کہ کس طرح ایک ماڈل جنرل کو خفیہ اعداد و شمار کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، اور زیادہ سے زیادہ معلومات کے خطرے کو کم کرنے کے لئے

سمجھ کراس-Validation -

کراس-مبادلہ میں ڈیٹا سیٹ کو کئی ذیلی ذیلی ضلعوں میں تقسیم کرنا شامل ہے۔منڈل کو کچھ ذیلی صوبوں پر تربیت دی جاتی ہے اور دوسرے پر آزمایا جاتا ہے یہ عمل کئی بار پھر سے دہرایا جاتا ہے تاکہ ماڈل کی کارکردگی کو یقینی بنایا جا سکے۔

عام کراس-Validation Techniques

صلیبی جنگ کو انجام دینے کے لیے کئی تکنیکیں استعمال کی جاتی ہیں، ہر ایک مختلف قسم کے تناسب کے لیے استعمال کیا جاتا ہے:

  • K-Fold Cros-Validation: [1] ڈیٹا کو 'ک' برابر حصوں میں تبدیل کرنا، K-1 حصوں پر تربیت کرنا اور باقی پر امتحان دینا. یہ عملے K کے بار بار پھر واپس واپس آتا ہے۔
  • ] Stratified K-Fold: ویسے ہی K-Fold لیکن کلاس تقسیم کو پورے برصغیر میں برقرار رکھتا ہے، غیر فعال ڈیٹا سیٹ کے لیے مفید ہے۔
  • چھوڑ دو ایک-ایک-اے (لو): [1] امتحان کے لیے ایک ڈیٹا پوائنٹ استعمال کرتا ہے اور باقی تربیت کے لیے، ہر ڈیٹا پوائنٹ کے لیے دوبارہ استعمال ہوتا ہے۔

اصلاح کیلئے بہترین مشق

صلیبی جنگ کے فوائد کو بہتر بنانے کے لیے مندرجہ ذیل بہترین عوامل پر غور کریں:

  • اعداد و شمار حجم پر مبنی مناسب قدر 'ک‘ منتخب کریں۔
  • غیر متصل اعداد و شمار کو کم کرنے سے پہلے
  • کلاس روم کے مسائل کے لئے نہایت منظم طریقے استعمال کریں ۔
  • کومبین کراس-مریخ پر ہائیپرامیںرمیٹر ٹننگ کے ساتھ ساتھ عارضی نتائج کے لیے۔