Kaya, hindi dapat gumawa ng anumang pagkakaiba kung i-shuffle mo man ang o hindi ang data ng pagsubok o pagpapatunay (maliban kung nag-compute ka ng ilang sukatan na nakadepende sa pagkakasunud-sunod ng mga sample), dahil hindi ka magko-compute ng anumang gradient, ngunit ang pagkawala lamang o ilang sukatan/sukat tulad ng katumpakan, na hindi sensitibo sa pagkakasunud-sunod …
Bakit dapat i-shuffle ang data kapag gumagamit ng cross validation?
ito tumutulong sa pagsasanay na magtagpo nang mabilis . pinipigilan nito ang anumang bias sa panahon ng pagsasanay. pinipigilan nito ang modelo na matutunan ang pagkakasunud-sunod ng pagsasanay.
Maaari ko bang i-shuffle ang validation set?
Ang isang modelo ay unang sinanay sa A at B na pinagsama bilang set ng pagsasanay, at sinusuri sa validation set C. … Gumagana lang ang cross-validation sa parehong mga kaso kung saan maaari mong random na i-shuffle ang iyong data para pumili ng validation set.
Para saan ginagamit ang data shuffling?
Data Shuffling. Sa madaling salita, ang mga diskarte sa pag-shuffling ay naglalayong paghaluin ang data at maaaring opsyonal na mapanatili ang mga lohikal na ugnayan sa pagitan ng mga column. Random nitong sina-shuffle ang data mula sa isang dataset sa loob ng isang attribute (hal. isang column sa isang purong flat na format) o isang set ng mga attribute (hal. isang set ng mga column).
Mahalaga ba ang pagkakasunud-sunod ng data sa machine learning?
Mahalaga ba ang pagkakasunud-sunod ng data ng pagsasanay kapag nagsasanay ng mga neural network? - Quora. Napakahalaga na i-shuffle ang data ng pagsasanay, upang hindi ka makakuha ng buong minibatch ng mga lubos na nauugnay na mga halimbawa. Bastana-shuffle ang data, dapat gumana ang lahat ng OK.
