payamvha/North_RAG huggingface dataset:
جامعهٔ بابی اوضاع نابسامانی داشت و دچار ناامیدی و تفرقه شده بود. بهاءالله که مُصمم بر تغییر وضعیت موجود بود شروع به تلاش برای احیای جامعهٔ بابی در عراق و ایران نمود. او با نگارش و انتشار آثار متعددی که نمونه‌هایی از آن ذیلاً درج گردیده موفق شد تا درک جدیدی از شریعت، ایمان، معنویت، و اخلاق برای بابیان فراهم آورد. سالهای پایانی دوره بغداد (۱۸۵۸-آپریل ۱۸۶۳ میلادی). در سالهای پایانی حضور بهاءالله در بغداد آثار او مملو از شور و بشارت به اعلان علنی رسالت او به عنوان پیامبری جدید است. آثار این دوره او همچنین به
پیامبری جدید است. آثار این دوره او همچنین به مصائب و مشکلات بیشتری که این اظهار برای او و همراهانش به همراه خواهد داشت اشاره می‌نماید. او رسالت خود را در اردیبهشت ۱۲۴۲ شمسی (۱۸۶۳ میلادی) در باغ رضوان، در ابتدای مسیر سفر از بغداد به استامبول، اعلان علنی نمود. آثار زیر مملو از بشارات و اشارات یادشده است. صیف عزت و جلال الهی: روملی (۱۸۶۳–۱۸۶۸ میلادی). آثار بهاءالله در دوره تبعید پنج ساله او به روملی، اول به استامبول و سپس در ادرنه، مملو از دو موضوعیست که اساساً مرتبط با یکدیگرند: بسط روزافزون ادعای پیامبری
مرتبط با یکدیگرند: بسط روزافزون ادعای پیامبری خویش برای دایره رو به اتساع پیروانش، و اعلان عمومی آن به جهانیان، و مقابله با مشکلاتی که برادر ناتنی اش میرزا یحیی در حسادت نسبت به این ادعای او فراهم می‌آورد. همچنین در همین دوره است که آثار بهاءالله از نظر حجم و پرداختن به موضوعات مختلف افزایش چشمگیری داشته‌است. استامبول (۱۸۶۳ میلادی). سفر و اقامت چهارماهه بهاءالله در استامبول، پایتخت امپراتوری عثمانی، که از نظر زمانی به اظهار علنی رسالت او در باغ رضوان بسیار نزدیک بوده مشحون از آثاریست که در شادباش آن واقعه
نزدیک بوده مشحون از آثاریست که در شادباش آن واقعه به رشته تحریر درآمده، اما به پیش‌بینی روزهای سخت آینده نیز می‌پردازد: سالهای اولیه در ادرنه (دسامبر ۱۸۶۳-مارس ۱۸۶۶ میلادی). در سالهای اولیه حضور بهاءالله در ادرنه، یعنی از پایان سفر سخت او در میانه زمستان از استامبول در ۱۸۶۳ تا بهار ۱۸۶۶، مشکلات او با میرزا یحیی در حال رسیدن به نقطه عطف خود بود، اما هنوز علنی نشده بود. آثار بهاءالله در این دوره بیشتر بر امتداد رسالت او بعد از رسالت باب و دیگر رسل قبل تأکید دارد. او همچنین مرتباً به عظمت و جلالی اشاره
دارد. او همچنین مرتباً به عظمت و جلالی اشاره می‌نماید که هنوز آنگونه که باید به منصه ظهور نیامده: سالهای میانی در ادرنه (مارس ۱۸۶۶ - سپتامبر ۱۸۶۷ میلادی). دوره میانی اقامت بهاءالله در ادرنه و آثار او در این برهه با نگاشتن «سوره امر» آغاز می‌گردد. سوره ای که از شروع جریان «فصل اکبر»، که منجر به جدایی کامل بهاءالله از میرزا یحیی شد، حکایت می‌کند. حدود بیش از دو ده پیش از این، در زمان حیات سید باب به دلیل شهرت بهاءالله و از آنجایی که قبلاً یک بار حکم اعدام برای او صادر شده بود، ملاحظات زیادی وجود داشت تا
برای او صادر شده بود، ملاحظات زیادی وجود داشت تا بهاءالله به عنوان رهبر بابیان در کانون توجه قرار نگیرد. حتی نامه‌های باب به بهاءالله به برادر کوچکش میرزا یحیی خطاب می‌شد. بهاءالله، به همراه یکی از منشیان سید باب و میرزا یحیی موافقت کردند تا میرزا یحیی که در آن زمان ۱۸ سال بیش نداشت به‌عنوان مقام تشریفاتی رهبری جامعه بابی معرفی شده و در خفا به دور از گزند زندگی کند تا توجه‌ها از بهاءالله دور شود و وی بتواند برای ادامه فعالیتهایش آزادانه‌تر عمل کند. خطری که آن زمان بهاءالله را تهدید می‌کرد از جانب امیرکبیر
آن زمان بهاءالله را تهدید می‌کرد از جانب امیرکبیر بود. اگر امیرکبیر به نقش کلیدی بهاءالله در جامعه بابی پی‌می‌برد حتماً او را به قتل می‌رساند. بعد از تیرباران باب، بهاءالله جامعه به شدت سرکوب شده بابی را احیاء کرد و به عنوان رهبر برجسته آن شناخته شد. هر چه احترام بابیان به بهاءالله بیشتر می‌شد بر کینه و حسادت میرزا یحیی که خود دعوی رهبری داشت افزوده می‌شد. در سالهای پایانی دوره ادرنه انتشار دعوی بهاءالله به عنوان موعود دیانت بابی، یعنی من یظهره الله، مقام میرزا یحیی را تحت الشعاع قرار داد و بر شدت حسادت وی
یحیی را تحت الشعاع قرار داد و بر شدت حسادت وی افزود، تا آنجا که حتی در صدد قتل بهاءالله برآمد. این دوره نسبتاً کوتاه اما پر فراز و نشیب با تحریر اثری به نام «لوح مباهله» که فصل الخطابی ست بین بهاءالله و میرزا یحیی پایان می‌پذیرد. در بیشتر این برهه زمانی بهاءالله انزوا اختیار می‌کند. او در بیشتر آثار خود که در این یک سال و اندی نگاشته شده به این گوشه نشینی اشاره می‌نماید و همچنین مفصلاً به رد ادعاهای میرزا یحیی می‌پردازد و از توطئه‌های او برای قتل خویش پرده برمی‌دارد. بهاءالله در این دوره از بابیانی که
برمی‌دارد. بهاءالله در این دوره از بابیانی که همراه او تبعید شده بودند خواست که بین میرزا یحیی و او یکی را انتخاب کنند. تقریباً همه بابیان بهاءالله را انتخاب کردند، همچنین به صورت فزاینده‌ای بابیان ایران به وی گرویدند. بهاءالله در این دوره همچنین به گسترش پیام خود به فراسوی جامعه بابی ادامه می‌دهد. برخی از شناخته شده‌ترین آثار او در این محدوده زمانی به قرار ذیل است: آخرین سال در ادرنه (سپتامبر ۱۸۶۷ - اوت ۱۸۶۸ میلادی). این سال، که با جدایی نهایی مسیر بهاءالله از میرزا یحیی آغاز و با تبعید او به عکا خاتمه
از میرزا یحیی آغاز و با تبعید او به عکا خاتمه می‌یابد، یکی از پربارترین سال های رسالت چهل ساله اوست. ده‌ها اثر از مجموع آثار بیشتر شناخته شده بهاءالله که گستره وسیعی از مواضیع را در بر می‌گیرند مربوط به همین یک سال است که موضوع هائی از قبیل جدایی او از میرزا یحیی، زندگی پس از مرگ، عدالت، تاریخ، کیمیا، و طب را شامل می‌شوند. به‌علاوه در همین دوره است که او به‌طور اخص امپراتور فرانسه، شاه ایران، و صدر اعظم دربار عثمانی را در آثار خطی جداگانه مخاطب قرار می‌دهد و رسالت خویش را به ایشان اعلان می‌نماید. آثار عمده
رسالت خویش را به ایشان اعلان می‌نماید. آثار عمده این دوره به قرار ذیل است. فصل اثمار بهیّه: عکا (۱۸۶۸–۱۸۹۲ میلادی). دوران اقامت بهاءالله در عکا طولانی‌ترین دوره رسالت اوست که شاهد بلوغ تدریجی و به ثمر رسیدن نهال این رسالت نیز هست. بلوغی که خود را در آینه وسعت هر چه بیشتر و شمول جهانی دایره آثار او متجلی می‌سازد. تا بدینجا بهاءالله توانسته بود تا اکثریت جامعه بابی را در صف پیروان خویش درآورد و حال می‌توانست توجه خود را بیش از پیش به تأثیرات جهانی و فرهنگی آیین جدید التأسیسش معطوف سازد. در این بیست و چهار
آیین جدید التأسیسش معطوف سازد. در این بیست و چهار سال او ابتدا به تکمیل اعلان رسالت خویش به تاجداران و زمامداران عالم پرداخت و سپس فرائض و احکام دیانت بهائی را تشریع نمود و سرانجام برای درانداختن طرحی نو در عالم به تشریح تعالیم اجتماعی جهان شمول آیینش پرداخت. سالهای اولیه در عکا (۱۸۶۸–۱۸۷۳ میلادی). آثار بهاءالله در این سالها، که شامل دو سال اولی که او و خانواده او در زندان عکا تحت سخت‌ترین شرایط می‌زیستند نیز هست، عمدتاً در تکمیل رسائل او خطاب به سلاطین و امرای عالم، که با نگاشتن «سوره ملوک» در ادرنه آغاز
عالم، که با نگاشتن «سوره ملوک» در ادرنه آغاز شده بود، به رشته تحریر درآمده. نکته قابل ملاحظه در سرتاسر این رسائل این که بهاءالله به صورت تدریجی اما منسجم و با در نظر گرفتن شرایط زمانه و ظرفیت مخاطب مطالبش را در باب حکمرانی بیان می‌کند تا حکمرانان به صورت تدریجی گام‌هایی برای حرکت به سوی الگوی ایدئال حکومت بردارند. به عنوان مثال وی ایده دموکراسی را به مرور مطرح می‌کند تا مورد سوء برداشت قرار نگیرد و رد نشود. از طرف دیگر بهاءالله هیچ‌کدام از نظامهای سیاسی موجود من جمله نظامهای غربی را به معنی واقعی عادل
موجود من جمله نظامهای غربی را به معنی واقعی عادل نمی‌داند. به عنوان مثال دموکراسی مورد نظرِ بهاءالله رقابت‌های سیاسی احزاب و پیشبردِ منافعِ خاصِ گروهی توسط منتخبان را رد می‌کند. لازمه عدالت از دیدگاهِ بهاءالله تحولِ روحانیِ اجتماع و ایجاد تمدنی است که بر اساس آموزه‌های آئین او بنا شده‌است. در این فاصله اما او پیشنهاداتی کوتاه مدت برای بهبود شرایط موجود برای جوامع امروزی ارائه می‌دهد تا بشر را به صلحی سیاسی و عرفی برساند. سالهای میانی تا پایان دوره عکا (۱۸۷۳–۱۸۹۲ میلادی). در طول این دوره بیست ساله از سومین
میلادی). در طول این دوره بیست ساله از سومین تبعید بهاءالله، او تدریجاً شاهد سختگیری‌های کمتر و آزادی عمل بیشتری در زندگی بوده‌است، خصوصاً بعد از سال ۱۸۷۸ میلادی که وی اجازه می‌یابد تا در حومه شهر عکا سکنا بگزیند. آثار بیشتر شناخته شده او در این دوره غالباً در بسط هر چه بیشتر تعالیم جهان شمول آیینش به رشته تحریر درآمده که در این میان مجموعه زیر از این آثار را می‌توان شالوده تمامی تعالیم اجتماعی دیانت بهائی محسوب کرد. دیگر آثار بهاءالله در این آخرین دوره از رسالت و زندگانی او بیشتر به شرح مفاهیمی در زمینه
رسالت و زندگانی او بیشتر به شرح مفاهیمی در زمینه الهیات و فلسفه می‌پردازد که در ادامه این فهرست درج می‌گردد. بهاءالله در سالهای پایانی زندگانی خود به نگارش سه اثر سرنوشت سازی می‌پردازد که لازمه تداوم دیانتش در نبود او را فراهم می‌کنند و انسجام آیین نوظهورش در آینده ایام را تضمین می‌نمایند. این سه اثر که در ذیل این خطوط درج گردیده‌اند به نوعی مهر ختمی ست که بهاءالله بر دوران چهل ساله رسالتش نشانده‌است.
کیم وونسول (, قبل از ۶۶۰–۶۷۵) یک فرمانده نظامی شیلا بود که تحت فرمان سی‌امین پادشاه شیلا و نخستین پادشاه شیلای متحد، پادشاه مونمو، به شیلا خدمت کرد و پس از آن نقش مهمی در دفاع از پادشاهی در برابر مهاجمان تانگ چین پس از فتح دو کشور امپراتوری گوگوریو و پادشاهی بکجه در سال ۶۶۸ در جنگ شیلا–تانگ داشت. وی دومین پسر ژنرال مشهور شیلایی، کیم یوشین و پسردایی پادشاه مونمو بود. پیشینه. کیم وونسول دومین پسر ژنرال کیم یوشین، و از نسل مستقیم پادشاه سورونگ، بنیان‌گذار گومگوان گایا بود. کیم وونسول یکی از اعضای طبقه جینگگول
گایا بود. کیم وونسول یکی از اعضای طبقه جینگگول بود و پس از سرنگونی امپراتوری گوگوریو در مقابل نیروهای متفق تانگ-شیلا، به رتبه ژنرال پایین‌مقام ارتقا یافت.
اعتبارسنجی متقابل ، که گاهی با نام برآورد دَوَرانی یا آزمون بیرون از نمونه هم شناخته می‌شود، یک روش ارزیابی مدل است که تعیین می‌نماید نتایج یک تحلیل آماری بر روی یک مجموعه‌داده تا چه اندازه قابل تعمیم و مستقل از داده‌های آموزشی است. این روش به‌طور ویژه در کاربردهای پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرد تا مشخص شود مدل موردنظر تا چه اندازه در عمل مفید خواهد بود. به‌طور کلی یک دور از اعتبارسنجی ضربدری شامل افراز داده‌ها به دو زیرمجموعه مکمل، انجام تحلیل بر روی یکی از آن زیرمجموعه‌ها (داده‌های آموزشی) و
بر روی یکی از آن زیرمجموعه‌ها (داده‌های آموزشی) و اعتبارسنجی تحلیل با استفاده از داده‌های مجموعه دیگر است (داده‌های اعتبارسنجی یا آزمایش). برای کاهش پراکندگی، عمل اعتبارسنجی چندین بار با افرازهای مختلف انجام و از نتایج اعتبارسنجی‌ها میانگین گرفته می‌شود. در اعتبارسنجی متقابل K لایه ، داده‌ها به K زیرمجموعه افراز می‌شوند. از این K زیرمجموعه، هر بار یکی برای اعتبارسنجی و K-1 تای دیگر برای آموزش بکار می‌روند. این روال K بار تکرار می‌شود و همه داده‌ها دقیقاً یک بار برای آموزش و یک بار برای اعتبارسنجی بکار
یک بار برای آموزش و یک بار برای اعتبارسنجی بکار می‌روند. در نهایت میانگین نتیجه این K بار اعتبارسنجی به‌عنوان یک تخمین نهایی برگزیده می‌شود. به‌طور معمول از روش اعتبارسنجی پنج لایه یا ده لایه در پژوهش‌های مدل‌سازی و پیش‌بینی استفاده می‌شود. هدف اعتبارسنجی متقابل. فرض کنید ما یک مدل با یک یا چند پارامتر ناشناخته داریم و یک مجموعه‌داده که مدل مناسب است (مدل آموزشی). اگر ما یک نمونه مستقل از داده‌های اعتبارسنجی از همان جمعیت را به‌عنوان داده‌های آموزش در نظر بگیریم، به‌طور کلی معلوم می‌شود که این مدل داده‌های
به‌طور کلی معلوم می‌شود که این مدل داده‌های اعتبارسنجی متناسب با داده‌های آموزش نیست. اندازه این تفاوت احتمالاً بزرگ است، به‌خصوص اگر اندازه مجموعه‌داده‌های آموزشی کوچک باشد یا زمانی که تعداد پارامترهای موجود در مدل بزرگ باشد. اعتبارسنجی متقابل یک راه برای برآورد اندازه این اثر است. در رگرسیون خطی، مقادیر پاسخ واقعی formula_1 و n تا بردار p بعدی واریانس formula_2 را داریم. اجزای هر بردار formula_3 به‌صورت formula_4 است. اگر ما از کمترین مربعات برای متناسب‌سازی یک تابع به‌صورت ابرصفحهٔ formula_5 به داده‌های
یک تابع به‌صورت ابرصفحهٔ formula_5 به داده‌های formula_6 استفاده کنیم، در واقع از خطای میانگین مربعات استفاده کرده‌ایم. این خطا برای پارامتر تخمین زده‌شده a به‌صورت زیر است: formula_7 اگر مدل به‌درستی مشخص شده باشد می‌توان آن را در زیر فرض‌های خفیف نشان داد، که ارزش مورد انتظار MSE برای مجموعه آموزشیformula_8 است؛ بنابراین اگر ما مدل را محاسبه کنیم و محاسبات MSE را بر روی مجموعه آموزش انجام دهیم، ما یک ارزیابی دارای اریبی و محرمانه از اینکه چگونه مدل یک مجموعه‌داده مستقل مناسب خواهد بود، دریافت خواهیم کرد.
مستقل مناسب خواهد بود، دریافت خواهیم کرد. تخمین اریبی شده را در برآورد نمونه از تناسب می‌نامند، در حالی که اعتبارسنجی متقابل یک برآورد غیر نمونه است. انواع متداول اعتبارسنجی متقابل. دو نوع متقابل اعتبارسنجی متمایز موجود است، اعتبارسنجی جامع و غیر جامع. اعتبارسنجی جامع. روش‌های اعتبارسنجی جامع روش‌های اعتبارسنجی متقابل هستند که تمام روش‌های ممکن برای تقسیم نمونه اصلی را به یک آموزش و یک مجموعه اعتبارسنجی آزمایش می‌کنند. اعتبارسنجی خارج از صفحه. اعتبارسنجی خارج از صفحه، شامل استفاده از مشاهدات P به‌عنوان
خارج از صفحه، شامل استفاده از مشاهدات P به‌عنوان اعتبارسنجی و مشاهدات باقی‌مانده به‌عنوان مجموعه آموزشی است. این امر در تمام روش‌ها برای کاهش نمونه اصلی در مجموعه اعتبارسنجی مشاهدات و یک مجموعه آموزشی تکرار می‌شود. این روش نیازمند آموزش و تأیید مدل formula_9 بار است جایی که formula_10 تعداد مشاهدات در نمونه اصلی است و formula_9ضریب دوجمله‌ای است. برای formula_12 و هر مقدار متوسط بزرگ formula_10 این روش می‌تواند از نظر محاسباتی غیر عملی باشد. برای مثال با formula_14 و formula_15 صد درصد formula_16.
با formula_14 و formula_15 صد درصد formula_16. اعتبارسنجی یک‌طرفه. اعتبارسنجی یک‌طرفه (loocv) یک مورد خاص از اعتبارسنجی متقابل با formula_17 است. این فرایند شبیه جک‌نایف است؛ با این حال، با اعتبارسنجی متقابل، آمار روی نمونه سمت چپ را محاسبه می‌کند، در حالی که جک‌نایف تنها یک آماره از نمونه‌های نگه‌داشته‌شده را محاسبه می‌کند. اعتبارسنجی یک‌طرفه نیازمند زمان محاسباتی کمتری نسبت به اعتبارسنجی متقابل است زیرا تنها به این دلیل وجود دارد که formula_18 به‌جای formula_19 عبور می‌کند. اگرچه formula_10 ممکن است هنوز
عبور می‌کند. اگرچه formula_10 ممکن است هنوز به زمان محاسبات زیادی نیاز داشته باشد، که در این صورت روش‌های دیگری مانند روش اعتبارسنجی k فولد ممکن است مناسب‌تر باشد. الگوریتم شبه کد. ورودی. x (بردار طول N با مقادیر x - مقدار نقاط داده) y (بردار طول N با مقادیر y از نقاط داده) خروجی. err (تخمین خطای پیش‌بینی) مراحل. err ← ۰ برای i ← 1... , N تعریف زیرمجموعه‌هایی که اعتبارسنجی را تعریف کنید: x_in ← (x[1]... , x[i − 1], x[i + 1]... , x[N]) y_in ← (y[1]... , y[i − 1], y[i + 1]... , y[N] x_out ← x[i] err ← err +
− 1], y[i + 1]... , y[N] x_out ← x[i] err ← err + (y[i] − y_out)^2 end for err ← err/N اعتبارسنجی فراگیر. روش‌های اعتبارسنجی فراگیر، تمام روش‌های تقسیم نمونه اصلی را محاسبه نمی‌کنند. این روش‌ها تقریب‌هایی از اعتبارسنجی متقابل را نشان می‌دهند. اعتبارسنجی متقابل k-fold:. در این نوع اعتبارسنجی متقابل، نمونه اصلی به‌طور تصادفی به زیرنمونه‌های فرعی با اندازه k تقسیم می‌شود. از زیرنمونه‌های فرعی k، یک زیرنمونه منفرد به‌عنوان داده‌های اعتبارسنجی برای آزمایش مدل حفظ می‌شود و زیرنمونه‌های k - ۱ به‌عنوان داده‌های
حفظ می‌شود و زیرنمونه‌های k - ۱ به‌عنوان داده‌های آموزشی استفاده می‌شوند. سپس فرایند اعتبارسنج متقابل، که k بار تکرار می‌شود، با هر یک از نمونه‌های k به‌طور دقیق یک بار به‌عنوان داده‌های اعتبارسنجی مورد استفاده قرار می‌گیرد. پس از آن نتایج k می‌تواند برای تولید یک برآورد واحد به‌طور میانگین قرار بگیرد. مزیت این روش بیش از نمونه‌گیری تصادفی تکراری است (مراجعه به پایین) و در واقع این است که همه مشاهدات برای هر دو آموزش و اعتبار مورد استفاده قرار می‌گیرند، و هر مشاهده برای اعتبارسنجی به‌طور دقیق استفاده
و هر مشاهده برای اعتبارسنجی به‌طور دقیق استفاده می‌شود. برای مثال، تعیین k = ۲، در اعتبارسنجی متقابل k-fold برابر ۲ است. در اعتبارسنجی متقابل 2-fold ما به‌طور تصادفی مجموعه‌داده‌ها را به دو دسته formula_21 و formula_22 جابه‌جا می‌کنیم. به‌طوری که هر دو مجموعه با اندازه مساوی باشند. این روش یک اعتبارسنجی متقابل خارج از صفحه است. این دسته‌ها به‌گونه‌ای انتخاب شده‌اند که مقدار پاسخ متوسط تقریباً در همه دسته‌ها برابر است. در طبقه‌بندی دوتایی، این به این معنی است که هر دسته تقریباً شامل نسبت‌های مشابه دو نوع از
که هر دسته تقریباً شامل نسبت‌های مشابه دو نوع از برچسب‌های کلاس می‌باشد. روش برگزاری:. در روش holdout، ما به‌طور تصادفی نقاط داده را به دو مجموعه formula_21 و formula_22 اختصاص می‌دهیم که به ترتیب مجموعه آموزشی و مجموعه آزمایش نامیده می‌شوند. اندازه هر یک از مجموعه‌ها اختیاری است اگرچه معمولاً مجموعه آزمایش از مجموعه آموزشی کوچک‌تر است. در اعتبارسنجی متقابل معمول، چندین دور با هم جمع می‌شوند؛ در مقابل، روش برگزاری، به‌تنهایی، شامل یک اجرا است. اعتبارسنجی تصادفی زیرنمونه تکراری. این روش که به‌عنوان
تصادفی زیرنمونه تکراری. این روش که به‌عنوان اعتبارسنجی مونت‌کارلو شناخته می‌شود، داده‌ها را به‌طور تصادفی به آموزش و اعتبارسنجی تقسیم می‌کند. برای هر کدام از این تفکیک، مدل متناسب با داده‌های آموزشی است، و دقت پیش‌بینی با استفاده از داده‌های اعتبارسنجی ارزیابی می‌شود. نتایج پس از آن تقسیم می‌شود. مزیت این روش این است که نسبت بخش آموزش / اعتبارسنجی به تعداد تکرارها بستگی ندارد. عیب این روش این است که برخی از مشاهدات ممکن است هرگز در اعتبارسنجی زیرنمونه انتخاب نشوند، در حالی که برخی دیگر ممکن است بیش از یک
نشوند، در حالی که برخی دیگر ممکن است بیش از یک بار انتخاب شوند. به عبارت دیگر، اعتبار مجموعه‌ها ممکن است همپوشانی داشته باشند. این روش همچنین تغییر مونت‌کارلو را نشان می‌دهد، به این معنی که اگر تحلیل با تقسیم تصادفی متفاوتی تکرار شود، نتایج تغییر خواهند کرد. همان‌طور که تعداد تقسیم تصادفی به بی‌نهایت نزدیک می‌شود، نتیجه اعتبارسنجی نمونه‌گیری تصادفی تکرارشونده به سمت اعتبارسنجی متقابل از متمایل می‌شود. در یک نوع لایه‌ای از این روش، نمونه‌های تصادفی به‌گونه‌ای تولید می‌شوند که مقدار پاسخ میانگین (یعنی متغیر
تولید می‌شوند که مقدار پاسخ میانگین (یعنی متغیر وابسته در رگرسیون) در مجموعه آموزشی و آزمایش برابر است. معیارهای تناسب. هدف از اعتبارسنجی، تخمین سطح مورد انتظار تناسب یک مدل به مجموعه‌داده است که مستقل از داده‌هایی است که برای آموزش مدل به کار رفته‌است. این روش می‌تواند برای تخمین هر نوع اندازه‌گیری کمی مناسب که برای داده‌ها و مدل مناسب است، استفاده شود. برای مثال، برای مشکلات طبقه‌بندی دوتایی، هر مورد در مجموعه اعتبارسنجی به‌درستی یا نادرستی پیش‌بینی می‌شود. در این شرایط نرخ خطای طبقه‌بندی را می‌توان برای
در این شرایط نرخ خطای طبقه‌بندی را می‌توان برای خلاصه کردن تناسب مورد استفاده قرار داد، اگرچه اقدامات دیگری مانند ارزش پیش‌بینی‌کننده مثبت نیز می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد. هنگامی که مقدار پیش‌بینی‌شده به‌طور پیوسته توزیع می‌شود، خطای میانگین مربعات، خطای جذر میانگین مربعات یا میانه قدر مطلق انحراف می‌تواند برای خلاصه کردن خطاها به کار رود. ویژگی‌های آماری. فرض کنید که ما یک معیار برای ترکیب F را انتخاب کرده و از اعتبارسنجی متقابل برای تولید برآوردی formula_25 از یک مدل داده‌های مستقل تنظیم‌شده از همان
از یک مدل داده‌های مستقل تنظیم‌شده از همان جمعیت به‌عنوان داده‌های آموزشی استفاده کنیم. اگر ما یک مجموعه آموزشی مستقل چندگانه را پس از توزیع یکسان تصور کنیم مقادیر حاصله برای formula_25 تغییر خواهد کرد. خواص آماری formula_25 از این تنوع حاصل می‌شود. برآوردکننده اعتبارسنجی (F) تقریباً بدون اریبی برای EF است. دلیل اینکه کمی دارای اریبی است این است که مجموعه آموزشی در اعتبارسنجی متقابل کمی کوچک‌تر از مجموعه‌داده واقعی است. در تقریباً تمام شرایط، تأثیر این اریبی در این حالت محافظه‌کارانه خواهد بود که تناسب
در این حالت محافظه‌کارانه خواهد بود که تناسب برآورد شده کمی در جهت پیشنهاد تناسب ضعیف متمایل خواهد بود. در عمل، این اریبی به‌ندرت یک نگرانی محسوب می‌شود. واریانس formula_25 می‌تواند بزرگ باشد. به همین دلیل، اگر دو روش آماری بر اساس نتایج اعتبارسنجی مقایسه شود، مهم است که توجه داشته باشید که روش با عملکرد برآورد بهتر، در واقع بهتر از دو روش دیگر نیست. برخی از پیشرفت در ایجاد فاصله‌های اطمینان حول برآوردهای اعتبارسنجی متقابل انجام شده‌است، اما این مسئله یک مشکل دشوار در نظر گرفته می‌شود. مسائل محاسباتی. اکثر
دشوار در نظر گرفته می‌شود. مسائل محاسباتی. اکثر فرم‌های اعتبارسنجی متقابل، تا زمانی که اجرای روش پیش‌بینی مورد مطالعه موجود باشد، آسان است. به‌طور خاص، روش پیش‌بینی می‌تواند یک " جعبه سیاه " باشد - نیازی به دسترسی داخلی به اجرای آن نیست. اگر روش پیش‌بینی هزینه‌بر باشد، اعتبارسنجی متقابل می‌تواند بسیار کند باشد چون آموزش باید به‌طور مکرر انجام شود. در برخی موارد از جمله کمترین مربعات و رگرسیون هسته، اعتبارسنجی متقابل می‌تواند به‌طور قابل‌توجهی با استفاده از مقادیر خاص از قبل محاسبه شود که در آموزش یا با
از مقادیر خاص از قبل محاسبه شود که در آموزش یا با استفاده از قواعد روزآمدسازی سریع مانند فرمول شرمن-موریسون نیز مورد نیاز هستند. با این حال باید مراقب باشید که "کل خیره شدن" مجموعه اعتبارسنجی از روش آموزش حفظ شود، در غیر این صورت ممکن است منجر به اریبی شود. محدودیت‌ها و سوءاستفاده. اگر اعتبارسنجی و مجموعه آموزشی از همان جمعیت کشیده شوند و تنها در صورتی که تعصبات انسانی کنترل شوند، اعتبارسنجی تنها نتایج معنی‌دار به دست می‌دهد. در بسیاری از کاربردهای مدل‌سازی پیشگویانه، ساختار سیستم مورد مطالعه در طول زمان
پیشگویانه، ساختار سیستم مورد مطالعه در طول زمان تکامل می‌یابد. هر دو این‌ها می‌توانند تفاوت‌های سیستماتیک بین آموزش و مجموعه‌های اعتبارسنجی را معرفی کنند. به‌عنوان مثال، اگر مدلی برای پیش‌بینی ارزش‌های سهام برای یک دوره پنج‌ساله خاص آموزش داده شود، برای درمان دوره پنج‌ساله بعدی به‌عنوان یک رسم از همان جمعیت غیر واقعی است. به‌عنوان مثال دیگر، فرض کنید یک مدل برای پیش‌بینی خطر فرد برای تشخیص بیماری خاص در سال آینده داده شده‌است. اگر مدل با استفاده از داده از یک مطالعه شامل تنها یک گروه خاص جمعیت آموزش‌دیده
یک مطالعه شامل تنها یک گروه خاص جمعیت آموزش‌دیده باشد (به‌عنوان مثال جوانان یا مذکر)، اما بعد از آن برای جمعیت عمومی اعمال می‌شود، اعتبارسنجی متقابل از مجموعه آموزشی می‌تواند تا حد زیادی از عملکرد پیش‌بینی‌کننده واقعی متفاوت باشد. در بسیاری از کاربردها، مدل‌ها نیز ممکن است به‌طور نادرستی مشخص بوده و به‌عنوان تابعی از تعصبات و/ یا انتخاب‌های دلخواه متفاوت باشند. هنگامی که این اتفاق رخ می‌دهد، ممکن است این توهم باشد که سیستم در نمونه‌های خارجی تغییر می‌کند، در حالی که دلیل آن این است که مدل یک پیش‌بینی‌کننده
حالی که دلیل آن این است که مدل یک پیش‌بینی‌کننده انتقادی را از دست داده‌است و / یا یک پیشگویی اشتباه است. شواهد جدید این است که اعتبارسنجی متقابل به خودی خود دارای اعتبار بیرونی نیست، در حالی که یک شکل از اعتبارسنجی تجربی شناخته‌شده به‌عنوان نمونه‌گیری جایگزین که کنترل خطای انسانی را کنترل می‌کند، می‌تواند پیش‌بینی‌کننده بیشتری از اعتبار خارجی باشد. دلیل موفقیت نمونه‌گیری جابه‌جایی یک کنترل داخلی ساخته‌شده برای اریبی انسانی در ساخت مدل است. در ادامه روش‌های دیگری که اعتبارسنجی را مورد سوءاستفاده قرار
دیگری که اعتبارسنجی را مورد سوءاستفاده قرار می‌دهد بیان می‌کنیم: اعتبار متقابل برای مدل‌های سری زمانی. از آن‌جا که ترتیب داده‌ها مهم است، اعتبارسنجی متقابل ممکن است برای مدل‌های سری‌های زمانی مشکل‌ساز باشد. یک رویکرد مناسب می‌تواند استفاده از زنجیره‌سازی جلوسو باشد. کاربرد. اعتبار متقابل را می‌توان برای مقایسه عملکرد رویه‌های مدل‌سازی پیشگویانه مختلف مورد استفاده قرار داد. برای مثال، فرض کنید که ما به نویسه‌خوان نوری علاقه‌مند هستیم و ما در حال بررسی استفاده از هر دو ماشین بردار پشتیبانی و الگوریتم
استفاده از هر دو ماشین بردار پشتیبانی و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگان k هستیم. با استفاده از اعتبارسنجی متقابل، می‌توانیم این دو روش را به‌صورت دقیق مقایسه کنیم. اگر ما روش‌های مبتنی بر نرخ خطای نمونه آن‌ها را مقایسه کنیم، به نظر می‌رسد روش KNN بهتر عمل کند. اعتبارسنجی متقابل نیز می‌تواند در انتخاب متغیر استفاده شود. فرض کنید که ما از سطوح بیان ۲۰ پروتئین برای پیش‌بینی اینکه آیا یک بیمار سرطانی به یک دارو واکنش نشان می‌دهد یا خیر استفاده می‌کنیم. یک هدف عملی تعیین این است که کدام زیرمجموعه از ۲۰ ویژگی باید
تعیین این است که کدام زیرمجموعه از ۲۰ ویژگی باید برای تولید بهترین مدل پیش‌بینی استفاده شود. برای اکثر روش‌های مدل‌سازی، اگر ما از زیرمجموعه‌های ویژگی با استفاده از نرخ خطا در نمونه مقایسه کنیم، بهترین عملکرد زمانی رخ خواهد داد که تمام ۲۰ ویژگی استفاده شود. با این حال تحت اعتبار متقابل، مدل با بهترین تناسب، به‌طور کلی شامل یک زیرمجموعه از ویژگی‌هایی است که واقعاً مفید هستند.
جنگ شیلا–تانگ (۶۶۸-۶۷۶ م.) بین سلسله کره‌ای شیلا و سلسله چینی تانگ که بلافاصله پس از فتح گوگوریو و باکجه توسط تانگ و شیلا رخ داد. پس از اینکه سلسله‌های تانگ و شیلا برای نابودی بکجه و گوگوریو متحد شدند، توافق کردند که رود ته‌دونگ را به عنوان مرز بین دو کشور ایجاد کنند و یک اتحاد نظامی تشکیل دادند. با این حال، پس از اینکه سلسله تانگ گوگوریو را نابود کرد، وعده خود را با شیلا زیر پا گذاشت و با طرح تقسیم داخلی شیلا، تلاش کرد تا کل شبه‌جزیره کره از جمله شیلا را به سلسله تانگ پیوند دهد. در نبرد قلعه مِسو که در سال
سلسله تانگ پیوند دهد. در نبرد قلعه مِسو که در سال ۶۷۵ بعد از میلاد در گرفت، ۳٠ هزار تیرانداز و نیزه‌دار شیلایی به رهبری مونمو بزرگ موفق شدند ۲٠٠،٠٠٠ سواره‌نظام چینی سلسله تانگ را در یک نبرد تمام عیار شکست دهند. در سپتامبر ۶۷۵ امپراتور گائوزونگ تانگ ۲٠٠ هزار سرباز برای نابودی شیلا فرستاد. در ۲۲ جنگی که بین شیلا و سلسله تانگ اتفاق افتاد ارتش شیلا ۳٠ هزار اسب به غنیمت گرفت و آنها چهار هزار سرباز را کشته و پیروز شدند. پیش زمینه. اتحاد میان شیلا و تانگ از ابتدا یک اقدام عمل‌گرایانه و موقتی بود که برای از میان
یک اقدام عمل‌گرایانه و موقتی بود که برای از میان برداشتن رقبای مشترک، یعنی بکجه و گوگوریو، شکل گرفت. شیلا که از هر سو توسط (گوگوریو در شمال، بکجه در غرب و متحد آن، ژاپن وا در شرق) محاصره شده بود، برای بقا و کسب برتری منطقه‌ای تلاش می‌کرد. پس از آنکه درخواست کمک شیلا از سوی گوگوریو رد شد، این حاکمیت به عنوان آخرین راه چاره به امپراتوری تانگ روی آورد. از سوی دیگر، تانگ که در تهاجمات پیشین خود به گوگوریو شکست خورده بود، اتحاد با شیلا را یک ضرورت استراتژیک برای گشودن جبهه‌ای دوم علیه گوگوریو می‌دید. یکی از
گشودن جبهه‌ای دوم علیه گوگوریو می‌دید. یکی از دلایل اصلی کینه و اختلاف، نقض توافق اولیه توسط تانگ بود. امپراتور تای‌زونگ به شیلا وعده داده بود که در ازای همکاری نظامی، سرزمین‌های جنوب پیونگ‌یانگ را به این پادشاهی واگذار خواهد کرد. اما پس از پیروزی‌ها، جانشین او، امپراتور گائوزونگ، این وعده را زیر پا گذاشت و نیات واقعی تانگ برای سلطه کامل بر شبه‌جزیره را آشکار ساخت. این پیمان‌شکنی، اعتماد شکننده میان دو متحد را به کلی از بین برد و زمینه را برای رویارویی نظامی فراهم کرد. زیاده‌خواهی امپراتوری تانگ. بلافاصله