کراس-مس-سرسشن کرناٹک: انسرنگ مشین سیکھنے والے ماڈلز

کراس کراس ایک ایسے طریق کار 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 کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، اور زیادہ سے زیادہ معلومات کے خطرے کو کم کرنے کے لیے مناسب کراس-کم وقت کی تکنیکوں کو بہتر بنانا بہت ضروری ہے

کراس-Validation کیا ہے؟

کراس کی کارکردگی میں ڈیٹا سیٹ کو کئی ذیلی ذیلی ضلعوں میں تقسیم کرنا، ان میں سے کچھ صوبوں پر ماڈل کی تربیت کرنا اور اسے دوسروں پر جانچنا شامل ہے۔اس عمل میں ایک واحد ریلے کے مقابلے میں ماڈل کی کارکردگی کا درست اندازہ زیادہ لگایا جاتا ہے۔

عام کراس-Validation Techniques

K-Fold Cros-Validation: اعداد کو 'ک' برابر حصوں میں تقسیم کرنا، K-1 حصوں پر تربیت کرنا اور باقی حصہ پر امتحان دینا۔ یہ عملے میں k بار بار بار واپس آتا ہے۔
] Stratratified K-Fold: ویسے ہی K-Fold سے بھی مگر ہر گلی میں کلاس کی تقسیم کو برقرار رکھتا ہے، غیر فعال ڈیٹا سیٹ کے لیے مفید ہے۔
چھوڑ کر جانے والے ایک-ایک-کراس-وویلیشن (LOCV): امتحان کے لیے ایک ڈیٹا پوائنٹ استعمال کرتا ہے اور باقی کی تربیت کے لیے، ہر ڈیٹا پوائنٹ کے لیے دوبارہ استعمال ہوتا ہے۔

کراس-ولکیشن کے فوائد

کراسشن کا استعمال ماڈل کی کارکردگی کا زیادہ قابل اعتماد اندازہ فراہم کرتا ہے، ہائیپرپرمیٹرز میں مدد کرتا ہے اور اوپر کی جانب سے موجود امکانات کو کم کرتا ہے۔اس بات کا یقین ہے کہ ماڈل مختلف ذیلی اعداد و شمار کے تحت اچھی طرح انجام دیتا ہے۔