تحقق متقاطع

التحقق المتقاطع[1] هي تقنية لتقييم مدى أداء نموذج معين لعينة من البيانات بالنسبة للبيانات المستقبلية، وذلك عن طريق تقسيم البيانات لمجموعتين: مجموعة التدريب وهي التي يتم عليها التطبيق، ومجموعة الاختبار وهي التي يتم حساب نسبة الخطأ الناتج عليها.[2][3][4] تستخدم هذه التقنية عادة في الإحصاء لعمل ارتداد لمجوعه من البيانات، وأيضًا في عملية اختيار أفضل نموذج لحل مشكله معينة، كما وتستخدم في التصنيف، وفي اختيار السمات.

مراجع

  1. ↑ معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (PDF) (بالعربية والإنجليزية)، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، 2022، ص. 55، QID:Q111421033
  2. ↑ "Newbie question: Confused about train, validation and test data!". مؤرشف من الأصل في 2015-03-14. اطلع عليه بتاريخ 2013-11-14. {{استشهاد ويب}}: الوسيط |حالة المسار=unknown غير صالح (مساعدة)
  3. ↑ Picard، Richard؛ Cook، Dennis (1984). "Cross-Validation of Regression Models". Journal of the American Statistical Association. ج. 79 ع. 387: 575–583. DOI:10.2307/2288403. JSTOR:2288403.
  4. ↑ Devijver، Pierre A.؛ Kittler، Josef (1982). Pattern Recognition: A Statistical Approach. London, GB: Prentice-Hall.
هذه المقالة صادرة عن Wikipedia. النص متاح تحت رخصة المشاع الإبداعي - الإسناد - الترخيص بالمثل. قد تُطبَّق شروط إضافية على ملفات الوسائط.