Краткое изложение из блога компании разработчика.
Когда речь заходит о создании надёжных моделей машинного обучения, два понятия становятся особенно важными: кросс-валидация и настройка гиперпараметров. Давайте разберем, что это такое и как эти методы могут повлиять на качество моделей.
**Кросс-валидация** – это метод, который помогает удостовериться, что модель не только отлично работает с «тренировочными» данными, но и хорошо справляется с новыми, не знакомыми ей данными. Представьте, что у вас есть друг, который готовит на ужин, и вы хотите понять, насколько вкусно он готовит. Вместо того чтобы пробовать только одно блюдо, вы бы потратили время на проведение небольшого «конкурса» – пробуя его блюда несколько раз, в разные дни. Это и есть кросс-валидация – метко оценить, насколько ситуация «успеха» зависит от конкретной тренировки.
**Настройка гиперпараметров**, в свою очередь, – это процесс выбора и оптимизации различных настроек модели, которые могут значительно влиять на её производительность. Возвращаясь к нашему примеру с другом: если вы хотите, чтобы он приготовил ваше любимое блюдо, вам нужно помочь ему определиться с количеством соли или температурой печи. Именно эти тонкие настройки могут сделать ваше блюдо настоящей кулинарной шедевром – или же полным провалом.
Так может возникнуть вопрос: «А почему бы не использовать оба метода сразу?» И действительно, это отличный подход. Сочетая кросс-валидацию и настройку гиперпараметров, вы не только получаете уверенность в надежности своей модели, но и подгоняете её под нужные параметры, чтобы обеспечить максимальную эффективность.
В итоге, использование кросс-валидации и тонкой настройки гиперпараметров позволяет создать продвинутые и высококачественные модели машинного обучения, которые могут значительно улучшить решения в самых различных сферах, от финансов до медицины.
Если вы хотите подробнее разобраться в этих методах, рекомендуем ознакомится с полным текстом анализа на блоге [Medium](https://medium.com/@basantsinghbhaskar/ml-model-optimization-cross-validation-vs-hyperparameter-tuning-or-both-13a3f588e575?source=rss——artificial_intelligence-5).