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English(EN) Model validation in machine learning: A scenario-based guide from hold-out splits to nested group cross-validation in biomedical and applied research

机器学习模型验证指南涵盖多样化研究场景

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文提供了机器学习模型验证技术的综合指南，重点关注适用于生物医学和应用研究的方法。它详细介绍了各种方法，从简单的留出集到复杂的嵌套分组交叉验证，并在八个受控场景中比较了它们的有效性。研究强调了潜在的陷阱，如归一化泄露和重复使用测试集，并指出最佳验证方法取决于具体应用和预期部署目标。提供了MATLAB和scikit-learn的可复现模板以帮助研究人员。 AI

影响 为研究人员提供了确保关键应用中机器学习模型可靠性和泛化性的最佳实践。

排序理由 详细介绍方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Mehmet Baygin, Sengul Dogan, Turker Tuncer ·

    机器学习中的模型验证：从留出集到嵌套分组交叉验证的基于场景的指南，应用于生物医学和应用研究

    arXiv:2610.01284v1 Announce Type: cross Abstract: Model validation estimates the performance of a complete learning procedure on new data. However, an invalid split can produce an optimistic and stable result. This tutorial reviews hold-out validation, train/validation/test desig…

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