ED-4.2-m09-1.0-Slajd33
Dokładność klasyfikatora (1)
Następnie, po wybraniu klasyfikatora, który zapewniał największą dokładność klasyfikacji konstruuje się raz jeszcze klasyfikator w oparciu o cały dostępny zbiór przykładów. W praktycznych zastosowaniach k wynosi najczęściej 10 lub 5. Inne popularne metody szacowania dokładności klasyfikatora, w przypadku, gdy dysponujemy mało licznym zbiorem przykładów to tzw. n-krotna walidacja krzyżowa (ang. leave-one-out cross-validation) lub też wielokrotne repróbkowanie (ang. bootstrapping). Idea n-krotnej walidacji krzyżowej, gdzie n oznacza liczność zbioru przykładów, jest następująca: zbiór testowy składa się z jednego przykładu, pozostałe przykłady służą do konstrukcji klasyfikatora. Wynik n-testów dla każdego przykładu jest uśredniany i stanowi oszacowanie dokonania błędnej klasyfikacji przez klasyfikator. Metoda ta nosi nazwę n-krotnej walidacji krzyżowej, ponieważ klasyfikator konstruujemy n-razy, za każdym razem wybierając do zbioru testowego inny przykład.
