تقدم هذه القسم نظرة عامة على تقنيات التحقق المتبادل في تعلم الآلة، مع التأكيد على دورها في تعزيز تقييم النموذج ودقة التنبؤ. يتضمن التحقق المتبادل تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، مما يسمح بإعادة استخدام العينات عبر مجموعات مختلفة. يبرز البحث ثلاث طرق رئيسية للتحقق المتبادل: التحقق المتبادل K-Fold، والتحقق المتبادل الطبقي K-Fold، وLeave-One-Out Cross-Validation…

تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية تدمج تحسين الخوارزمية الجينية (GA) مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بأسعار الأسهم، مع معالجة التحديات التي تطرحها عصر البيانات الكبيرة. تبدأ المنهجية بتحليل إحصائي وصفي لبيانات الأسهم، تليها بناء وتدريب نموذج GA-LSTM. تؤدي عملية التحسين إلى تقليل كبير في متوسط الخطأ المطلق (MAE)…