বায়েশীয় দৃষ্টিকোণ থেকে, আমি এতটা নিশ্চিত নই যে ক্রস বৈধকরণ এমন কিছু করে যা একটি "যথাযথ" বায়েশিয়ান বিশ্লেষণ মডেলগুলির সাথে তুলনা করার জন্য না করে। তবে আমি এটির 100% নিশ্চিত নই does
MAMBDI
P(MA|D,I)P(MB|D,I)=P(MA|I)P(MB|I)×P(D|MA,I)P(D|MB,I)
P(D|MA,I)
P(D|MA,I)=∫P(D,θA|MA,I)dθA=∫P(θA|MA,I)P(D|MA,θA,I)dθA
যাকে বলা হয় পূর্বাভাসমূলক বিতরণ । এটি মূলত বলেছে যে মডেল প্রকৃতপক্ষে পরিদর্শন করা তথ্যগুলি কতটা ভালভাবে পূর্বাভাস করেছিল, ক্রস বৈধতা যা ঠিক তা-ই করে, "প্রশিক্ষণ" মডেল লাগানো "পূর্বে" প্রতিস্থাপন করা এবং "টেস্টিং" দ্বারা "ডেটা" প্রতিস্থাপন করা হয়েছিল ডেটা। সুতরাং মডেল বি যদি মডেল এ এর চেয়ে ভাল ডেটা পূর্বাভাস দেয় তবে এর উত্তরোত্তর সম্ভাবনা মডেল এ এর তুলনায় বৃদ্ধি পায় এটি থেকে মনে হয় যে বাইস প্রপঞ্চটি আসলে একটি উপসেটের পরিবর্তে সমস্ত ডেটা ব্যবহার করে ক্রস বৈধকরণ করবে। যাইহোক, আমি এটি সম্পর্কে পুরোপুরি নিশ্চিত নই - মনে হচ্ছে আমরা কিছুই করার জন্য কিছু পেয়েছি।
এই পদ্ধতির আর একটি ঝরঝরে বৈশিষ্ট্য হ'ল এটির একটি বিল্ট "ইনকামের রেজার" রয়েছে যা প্রতিটি মডেলের পূর্ববর্তী বিতরণের স্বাভাবিককরণের ধ্রুবকের অনুপাত দ্বারা দেওয়া হয়।
তবে ক্রস বৈধতা ভয়ঙ্কর পুরানো "অন্য কিছু" বা যা কখনও কখনও "মডেল ভুল ধারণা" বলা হয় এর জন্য মূল্যবান বলে মনে হয়। আমি এই "অন্য কিছু" গুরুত্বপূর্ণ কিনা তা নিয়ে আমি ক্রমাগত ছিঁড়ে যাচ্ছি, কারণ এটির মতো হওয়া উচিত বলে মনে হয় - তবে এটি আপাতদৃষ্টিতে গুরুত্বপূর্ণ হলেও এটি আপনাকে কোনও সমাধান না করে পঙ্গু করে দেয়। আপনাকে মাথা ব্যথার জন্য কেবল কিছু, তবে আপনি এটি সম্পর্কে কিছুই করতে পারবেন না - কেবলমাত্র সেই "অন্য কিছু" কী হতে পারে তা ভেবে এবং এটি আপনার মডেলটিতে চেষ্টা করে দেখুন (যাতে এটি আর "অন্য কিছু" এর অংশ না হয়) ।
এবং আরও, ক্রস বৈধকরণ আসলে একটি বায়সিয়ান বিশ্লেষণ করার একটি উপায় যখন উপরের সংহতগুলি হাস্যকরভাবে শক্ত হয়। এবং ক্রস বৈধকরণ যে কারও সম্পর্কে "জ্ঞান অর্জন করে" - এটি "গাণিতিক" না হয়ে "যান্ত্রিক"। কাজেই কী চলছে তা বোঝা সহজ। এবং মডেলগুলির গুরুত্বপূর্ণ অংশের দিকে মনোযোগ দেওয়ার জন্য এটিও আপনার মাথা পেতে পারে বলে মনে হয় - ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করা।