Crossvalidation in python Part-10|Python ML |Arpan Gupta
In this practical machine learning tutorial with python, I have talked about how you can use python's cross validation feature for the purpose of getting the best model by doing machine learning model evaluation as well as for hyperparameter or variable tuning.
This approach is also very useful to divide your data into multiple train and test datasets so that you can get more control over the model accuracy best testing the model on various parts of data.
In this video, we'll learn about K-fold cross-validation and how it can be used for selecting optimal tuning parameters, choosing between models, and selecting features. We'll compare cross-validation with the train/test split procedure, and we'll also discuss some variations of cross-validation that can result in more accurate estimates of model performance.
#scikitlearn #machinelearning #python
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