32
правки
Изменения
→Кросс-валидация по отдельным объектам (leave-one-out)
<tex>LOO = \frac{1}{l} \sum_{i=1}^{l} Q(\mu(T^l \setminus p_i),p_i) \to min </tex>, где <tex>p_i = (x_i, y_i)</tex>
Преимущества LOO в том, что каждый объект ровно один раз участвует в контроле, а длина обучающих подвыборок лишь на единицу меньше длины полной выборки.
Недостатком LOO является большая ресурсоёмкость, так как обучаться приходится L раз. Некоторые методы обучения позволяют достаточно быстро перенастраивать внутренние параметры алгоритма при замене одного обучающего объекта другим. В этих случаях вычисление LOO удаётся заметно ускорить.
=== Случайные разбиения (Random subsampling) ===
