<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel>
    <title>DEV Community: CNX Fusion</title>
    <description>The latest articles on DEV Community by CNX Fusion (@cnxfusion).</description>
    <link>https://dev.to/cnxfusion</link>
    <image>
      <url>https://media2.dev.to/dynamic/image/width=90,height=90,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https:%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Fuser%2Fprofile_image%2F395900%2F30f8e822-1a21-46d5-8f77-aa213db3be1b.png</url>
      <title>DEV Community: CNX Fusion</title>
      <link>https://dev.to/cnxfusion</link>
    </image>
    <atom:link rel="self" type="application/rss+xml" href="https://dev.to/feed/cnxfusion"/>
    <language>en</language>
    <item>
      <title>K-fold cross validation คืออะไร</title>
      <dc:creator>CNX Fusion</dc:creator>
      <pubDate>Sun, 14 Jun 2020 09:30:17 +0000</pubDate>
      <link>https://dev.to/cnxfusion/k-fold-cross-validation-pki</link>
      <guid>https://dev.to/cnxfusion/k-fold-cross-validation-pki</guid>
      <description>&lt;p&gt;K-fold cross validation&lt;br&gt;
คือวิธีการในการคาดเดาค่าความผิดพลาดของแบบจำลอง (model) โดยจะเริ่มจากการแบ่งชุดข้อมูล training set ออกเป็นส่วนๆ ทั้งหมด K ส่วนเท่าๆ กันและทำการคำนวณค่าความผิดพลาดทั้งหมด K รอบ โดยแต่ละรอบคำนวณข้อมูลชุดหนึ่งจากข้อมูล K ชุด เลือกออกมาเพื่อเป็นข้อมูลทดสอบและเหลือข้อมูลอีก K-1 ชุดจะถูกใช้เป็นข้อมูลสำหรับการเรียนรู้&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;โดยปกติในงานวิจัย นิยมใช้ K-fold cross validation ใช้ K=10 ทั้งนี้ก็ขึ้นอยู่กับข้อมูลในงานวิจัยนั้นๆ ด้วย&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;a href="https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--s4aKOazB--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/i/3n9tdeppkuir6rx5o9ya.png" class="article-body-image-wrapper"&gt;&lt;img src="https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--s4aKOazB--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/i/3n9tdeppkuir6rx5o9ya.png" alt="Alt Text"&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;a href="https://www.researchgate.net/figure/Diagram-of-k-fold-cross-validation-with-k-10-Image-from-Karl-Rosaen-Log_fig1_332370436"&gt;https://www.researchgate.net/figure/Diagram-of-k-fold-cross-validation-with-k-10-Image-from-Karl-Rosaen-Log_fig1_332370436&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;

</description>
      <category>machinelearning</category>
      <category>kfoldcrossvalidation</category>
    </item>
  </channel>
</rss>
