Чӣ тавр маълумотҳоро барои тасдиқи мутақобил тақсим мекунем?

Барои тасдиқи мувозинатӣ, маълумот одатан ба чанд қисмҳои беназм (folds) тақсим карда мешавад. Дар ҳар қадам, яке аз ин қисмҳо ҳамчун маҷмӯи санҷиш истифода мешавад, ва дигарон ҳамчун маҷмӯи омӯзиш. Ин имкон медиҳад, ки модел дар қисмҳои гуногуни маълумот арзёбӣ шавад ва тахмини боэътимодтаре аз сифати он ба даст ояд.

Масалан: дар 5-каратаи тасдиқи мувозинатӣ, маълумот ба 5 қисм тақсим мешавад. Дар ҳар такрор, ҳар қисм ҳамчун маҷмӯи санҷиш ва дигарон ҳамчун маҷмӯи омӯзиш истифода мешаванд.

from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

X = np.arange(20)  # намунаи маълумот
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

for train_index, test_index in kf.split(X):
    print("Омӯзиш:", train_index, "Санҷиш:", test_index)

Муҳим аст, ки тақсимот намояндагӣ дошта бошад ва хусусиятҳои маълумотро ба назар гирад (масалан, стратификация барои синфҳои номутавозин).