Test set information science (2 résultats)

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    • Langue : anglais

      Edité par OmniScriptum, 2026

      6133207744 / 9786133207745

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      Taschenbuch. Etat : Neu. Test Set | Information Science, Cross-Validation (statistics), Applicative Programming Language | Lambert M. Surhone (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2026 | OmniScriptum | EAN 9786133207745 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.

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      Edité par Omniscriptum, 2026

      6133207744 / 9786133207745

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      Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH

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      Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Please note that the content of this book primarily consists of articlesavailable from Wikipedia or other free sources online. A test set is aset of data used in various areas of information science to assess thestrength and utility of a predictive relationship. Test sets are used inartificial intelligence, machine learning, genetic programmingintelligent systems, and statistics. In all these fields, a test set hasmuch the same role.Many procedures have been developed regressionanalysis was one of the earliest such approaches to be developed. Thedata used to construct or discover a predictive relationship are calledthe training data set. Most approaches that search through training datafor empirical relationships tend to overfit the data, meaning that theycan identify apparent relationships in the training data that do nothold in general. A test set is a set of data that is independent of thetraining data, but that follows the same probability distribution as thetraining data. If a model fit to the training set also fits the test setwell, minimal overfitting has taken place. If the model fits thetraining set much better than it fits the test set, overfitting islikely the cause.