Изменения
→k-fold кросс-валидация
=== k-fold кросс-валидация ===
# Обучающая выборка разбивается на <tex> k </tex> непересекающихся одинаковых по объему частей <tex>T^l = F_1 \cup \dots \cup F_k, |F_i| \approx \frac{l}{k} </tex>
# Производится <tex> k </tex> итераций. На каждой итерации происходит следующее:
## Модель обучается на <tex> k - 1 </tex> части обучающей выборки;
## Модель тестируется на части обучающей выборки, которая не участвовала в обучении;
<tex>T^l = F_1 \cup \dots \cup F_k, |F_i| \approx \frac{l}{k} </tex>
<tex> CV_k = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k} Q(\mu(T^l \setminus F_i),F_i) \to min </tex>
