Kwa hivyo, haifai kuleta tofauti yoyote iwapo utachanganua au usichanganye data ya jaribio au uthibitishaji (isipokuwa unajumuisha kipimo fulani ambacho kinategemea mpangilio wa sampuli), ikizingatiwa kuwa hautakuwa unajumuisha kipenyo chochote, lakini hasara au kipimo/kipimo fulani kama usahihi, ambacho si nyeti kwa agizo …
Kwa nini data inapaswa kuchanganyikiwa unapotumia uthibitishaji mtambuka?
inasaidia husaidia mafunzo kuungana haraka . inazuia upendeleo wowote wakati wa mafunzo. inazuia modeli kujifunza mpangilio wa mafunzo.
Je, ninaweza kuchanganya seti ya uthibitishaji?
Muundo hufunzwa kwa mara ya kwanza A na B zikiunganishwa kama seti ya mafunzo, na kutathminiwa kwenye seti ya uthibitishaji C. … Uthibitishaji mtambuka hufanya kazi katika hali zile zile ambapo unaweza kuchanganya data yako kwa nasibu ili kuchagua seti ya uthibitishaji..
Kuchanganya data kunatumika kwa nini?
Kuchanganya Data. Kwa ufupi, mbinu za kuchanganya zinalenga kuchanganya data na zinaweza kuhifadhi uhusiano wa kimantiki kati ya safu wima kwa hiari. Huchanganya bila mpangilio data kutoka kwa mkusanyiko wa data ndani ya sifa (k.m. safu katika umbizo bapa safi) au seti ya sifa (k.m. seti ya safu wima).
Je, mpangilio wa data ni muhimu katika kujifunza kwa mashine?
Je, mpangilio wa data ya mafunzo ni muhimu unapofunza mitandao ya neva? - Kura. Ni muhimu sana kuchanganya data ya mafunzo, ili usipate vipande vidogo vya mifano iliyounganishwa sana. Mradi tudata imechanganyika, kila kitu kinafaa kufanya kazi sawa.
