Historical BackgroundIn statistics

Historical Background
In statistics or data mining, a typical task is to learn a
model from available data. Such a model may be a
regression model or a classifier. The problem with evaluating
such amodel is that it may demonstrate adequate
prediction capability on the training data, but might
fail to predict future unseen data. cross-validation is a
procedure for estimating the generalization performance
in this context. The idea for cross-validation originated
in the 1930s [6].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภูมิหลังทางประวัติศาสตร์
ในสถิติหรือการทำเหมืองข้อมูลเป็นงานทั่วไปคือการเรียนรู้
รูปแบบจากข้อมูลที่มีอยู่ รูปแบบดังกล่าวอาจจะเป็นรูปแบบการถดถอย
หรือลักษณนาม ปัญหาเกี่ยวกับการประเมินผลการ
amodel ดังกล่าวเป็นว่ามันอาจจะแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เพียงพอ
ทำนายกับข้อมูลการฝึกอบรม แต่อาจ
ล้มเหลวที่จะคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็นอนาคต การตรวจสอบข้ามเป็น
ขั้นตอนสำหรับการประเมินผลการดำเนินงานทั่วไป
ในบริบทนี้ ความคิดที่ข้ามการตรวจสอบที่เกิดขึ้นในช่วงทศวรรษที่ 1930
[6]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประวัติศาสตร์เบื้องหลัง
สถิติหรือการทำเหมืองข้อมูล งานทั่วไปคือการ เรียนรู้การ
รูปแบบจากข้อมูลที่มีการ แบบจำลองอาจเป็น
classifier แบบหรือแบบจำลองถดถอยได้ ปัญหาของประเมิน
amodel ดังกล่าวได้ว่า มันอาจแสดงเพียงพอ
ความสามารถในการทำนายข้อมูลฝึกอบรม แต่อาจ
ล้มเหลวในการทำนายข้อมูล unseen ในอนาคต เป็นการตรวจสอบข้ามการ
ขั้นตอนสำหรับการประเมินประสิทธิภาพ generalization
ในบริบทนี้ ความคิดสำหรับการเริ่มต้นตรวจสอบข้าม
ในช่วงทศวรรษ 1930 [6]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทางประวัติศาสตร์พื้นหลัง
ซึ่งจะช่วยในการทำเหมืองแร่ข้อมูลสถิติหรืองานทั่วไปที่จะต้องเรียนรู้
รุ่นที่จากข้อมูลที่มีอยู่. รุ่นดังกล่าวอาจรุ่น
( Log หรือข้าว ปัญหาที่มีการประเมิน
amodel นั้นเป็นที่อาจแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำนายได้อย่างพอเพียง
ซึ่งจะช่วยในการฝึกอบรมที่แต่อาจจะ
ไม่สามารถทำนายข้อมูลมองไม่เห็นอนาคต.ข้ามการตรวจสอบเป็นที่
ขั้นตอนสำหรับการประเมิน ประสิทธิภาพ การทำงานพูดคลุมทั่วๆไปที่
ในบริบทนี้. แนวคิดสำหรับการข้ามการตรวจสอบมีต้นกำเนิด
ในช่วงทศวรรษที่ 1930 s [ 6 ]