**Repeated k-fold cross validation nedir?**

K-fold çapraz doğrulama, bir makine öğrenmesi modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir tekniktir. Veri seti rastgele k alt kümeye bölünür, ardından kere tekrarlanır. Her iterasyonda, bir alt küme test seti olarak kullanılırken diğer k-1 alt küme eğitim seti olarak kullanılır. Bu yöntem, modele farklı veri parçaları üzerinde eğitim yapma ve test etme olanağı sağlar, böylece modelin genelleme performansı daha iyi değerlendirilebilir.

**Cross validation ne için kullanılır?**

Çapraz doğrulama genellikle tercih edilen bir yöntemdir çünkü birden fazla eğitim-test grubuyla modeli değerlendirme olanağı sağlar. Bu, modelin gerçek dünya verileri üzerindeki performansını daha iyi tahmin etmemize yardımcı olur.

**Hold out cross validation Nedir?**

Hold-out çapraz doğrulama, veri kümesini k alt kümeye böler ve hold-out yöntemini k kez tekrarlar. Her iterasyonda, bir kısım test seti olarak kullanılırken diğer k-1 kısım eğitim seti olarak kullanılır. Bu da modelin farklı parçalarda nasıl performans gösterdiğini değerlendirmemize olanak sağlar.

**Çapraz geçerlilik ölçütünün cross validation amacı nedir?**

Çapraz doğrulamanın amacı, bir modelin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar iyi performans göstereceğini daha iyi tahmin etmektir. Bu şekilde, model seçiminde daha güvenilir kararlar alabiliriz.

**Validation set Approach nedir?**

Validasyon seti, modelin geliştirilmesi için kullanılan ayrı bir veri setidir. Bu veri seti, modelin performansını iyileştirmek için hiperparametreleri ayarlamak için kullanılır ve modelin optimize edilmesine yardımcı olur.

**Makine öğrenmesi Validation Nedir?**

Makine öğrenmesinde validasyon, modelin hiperparametrelerini ayarlayarak en iyi performansı elde etmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu, modelin genelleme yeteneğini artırmaya yardımcı olur. Büyük veri setlerinde modelin doğru bir şekilde eğitilmesini sağlar.