Přejít k hlavnímu obsahu
🔒 Režim náhledu. Prvních patnáct lekcí Foundations je zdarma; tato je Pro. Spusťte 7denní trial pro odemčení editoru, AI nápověd a zbytku kurzu. Karta vyžadována, zrušte kdykoli v Dashboard.
Spustit 7denní trial →
⚡
← Kurzy
›
Interview Prep
›
Modul 6 · Souběžnost, OS, ML Témata rozhovorů
›
ML: rozdělená disciplína vlak/val/test
quiz
93 / 104
🇨🇿
CS
▼
↗
Sdílet
⋯
Více
+100 XP
📋
Úkol
📖
Teorie
🤖
Pomoc AI
Úkol
🌐 shown in EN
📝 **Otázka:** Proč samostatná validační sada? 📋 Vyberte správnou odpověď. 💡 **Tip:** Pokud si nejste jisti, přečtěte si znovu teorii výše.
🎯 Kvíz
Otázka
📝 **Otázka:** Proč samostatná validační sada? 📋 Vyberte správnou odpověď. 💡 **Tip:** Pokud si nejste jisti, přečtěte si znovu teorii výše.
A
More splits give you more data — three splits triples your effective dataset size and stabilises the metrics.
B
Validation tunes hyperparameters; test gives honest final score never touched during dev.
C
Same as the test set — sklearn's `train_test_split` is the canonical pattern and validation is just naming.
D
Doesn't really matter — k-fold cross-validation on the train set already gives an unbiased estimate of generalisation.
Odpovědět
💬 Diskuze
Buď první — polož otázku nebo se podělej o tip.
Přihlas se
abys se zapojil do diskuze. Čtení je zdarma.
Načítání diskuze…