Prejsť na hlavný obsah
🔒 Režim náhľadu. Prvých pätnásť lekcií Foundations je zadarmo; táto je Pro. Spustite 7-dňový trial pre odomknutie editora, AI nápovied a zvyšku kurzu. Karta vyžadovaná, zrušte kedykoľvek v Dashboard.
Spustiť 7-dňový trial →
⚡
← Kurzy
›
Interview Prep
›
Modul 6 · Súbežnosť, OS, Témy rozhovorov ML
›
ML: split disciplína vlak/val/test
quiz
93 / 104
🇸🇰
SK
▼
↗
Zdieľať
⋯
Viac
+100 XP
📋
Úloha
📖
Teória
🤖
Pomoc AI
Úloha
🌐 shown in EN
📝 **Otázka:** Prečo samostatná validačná sada? 📋 Vyberte správnu odpoveď. 💡 **Tip:** Ak si nie ste istí, prečítajte si znova teóriu vyššie.
🎯 Kvíz
Otázka
📝 **Otázka:** Prečo samostatná validačná sada? 📋 Vyberte správnu odpoveď. 💡 **Tip:** Ak si nie ste istí, prečítajte si znova teóriu vyššie.
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.
Odpovedať
💬 Diskusia
Buď prvý — polož otázku alebo sa podeľ o tip.
Prihlás sa
aby si sa zapojil do diskusie. Čítanie je zadarmo.
Načítava sa diskusia…