التحقق المتقاطع وضبط الاختيارات

import numpy as np
y = np.arange(6, dtype=float)
indices = np.arange(len(y))
folds = np.array_split(indices, 3)
losses = []
for test in folds:
    train = np.setdiff1d(indices, test)
    prediction = np.full(test.shape, y[train].mean())
    losses.append(float(np.abs(y[test] - prediction).mean()))
print(losses)
print(f"mean fixture MAE={np.mean(losses):.3f}")

[3.0, 0.5, 3.0]
mean fixture MAE=2.167

يتعلم كل أساس من فهارس تدريبه وتيسر الأحجام المتساوية تفسير المتوسط.

import numpy as np
names = ["small", "medium", "large"]
validation_loss = np.array([0.8, 0.6, 0.7])
separate_test_loss = np.array([0.9, 0.75, 0.65])
chosen = int(np.argmin(validation_loss))
print("chosen", names[chosen])
print(f"reported fixture test loss={separate_test_loss[chosen]:.2f}")

chosen medium
reported fixture test loss=0.75

يختار التحقق medium ولا تغيره أرقام الاختبار ولو صغر غيره.