training dataset D is divided in k

training dataset D is divided in k portions, D1, .., Dk , of equal size. The classifier is trained on the union of (k − 1) portions and the accuracy is estimated on the one portion that has not been used during training. This process is repeated k times, testing on a different portion for each iteration. The k accuracy measures are then averaged to obtain a more reliable estimate of the real accuracy.

Kết quả (Việt) 1:

đào tạo số liệu D được chia thành k phần, D1,.., Dk, kích thước bằng nhau. Loại được huấn luyện trên các phần liên minh của (k − 1) và độ chính xác được ước tính trên phần một trong những đã không được sử dụng trong đào tạo. Quá trình này là lặp đi lặp lại k lần, thử nghiệm trên một phần khác nhau cho mỗi iteration. Các biện pháp chính xác k sau đó tính trung bình để có được một ước tính đáng tin cậy hơn của sự chính xác thực tế.

Kết quả (Việt) 2:

đào tạo tập dữ liệu D được chia thành các phần k, D1, .., Dk, có kích thước bằng nhau. Bộ phân loại được đào tạo về các công đoàn của (k - 1) phần và tính chính xác được ước tính trên một phần mà không được sử dụng trong quá trình đào tạo. Quá trình này được lặp đi lặp lại lần k, thử nghiệm trên một phần khác nhau cho mỗi lần lặp. Các biện pháp k chính xác sau đó được tính trung bình để có được một ước tính đáng tin cậy về độ chính xác thực.