La validació creuada és una tècnica que s'utilitza per avaluar fins a quin punt un model es generalitza a dades noves i no vistes. El seu propòsit principal és avaluar el rendiment d'un model, evitar el sobreajustament i proporcionar estimacions fiables del rendiment del model en conjunts de dades independents.
Metodologia
-
Validació creuada de plecs en K: aquest mètode implica dividir el conjunt de dades en k subconjunts/plegaments de mida aproximadament igual. El model s'entrena k vegades, cada vegada utilitzant k-1 plecs per a l'entrenament i el plec restant per a la validació. Aquest procés produeix k models i estimacions de rendiment diferents, normalment fent la mitjana dels resultats, proporcionant una mètrica d'avaluació més sòlida.
-
Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV): a LOOCV, un únic punt de dades es manté com a conjunt de validació mentre que la resta de dades s'utilitzen per a l'entrenament. Aquest procés es repeteix per a cada punt de dades, donant lloc a n iteracions (on n = nombre de punts de dades). És molt computacionalment car, però pot proporcionar una estimació fiable, especialment amb conjunts de dades més petits.
Finalitat
-
Avaluació del rendiment del model: la validació creuada ajuda a entendre el rendiment d'un model amb dades no vistes, assegurant que no només ha memoritzat el conjunt d'entrenament (sobreajust), sinó que ha après patrons generalitzables.
-
Reducció del sobreajustament: en validar el model en diferents subconjunts de dades, la validació creuada ajuda a identificar i mitigar el sobreajust. Avalua el rendiment del model amb dades no vistes, minimitzant les possibilitats de capturar soroll o patrons irrellevants.
-
Estimacions de generalització fiables: la validació creuada proporciona estimacions més fiables del rendiment d'un model aprofitant diversos conjunts de validació, donant lloc a avaluacions més sòlides de la capacitat del model de generalitzar-se a dades noves.
Avantatges i escenaris pràctics
-
K-Fold CV: s'utilitza àmpliament i és adequat per a la majoria de conjunts de dades. Tanmateix, per a grans conjunts de dades, el cost computacional pot ser elevat.
-
LOOCV: proporciona l'estimació menys esbiaixada, però pot ser computacionalment costosa i poc pràctic per a conjunts de dades més grans a causa de l'elevat nombre d'iteracions.
Escenaris
-
Conjunts de dades petits: LOOCV pot ser beneficiós ja que proporciona una estimació fiable malgrat el cost computacional.
-
Conjunts de dades grans: K-Fold CV podria ser més pràctic a causa de les seves demandes computacionals més baixes, alhora que ofereix estimacions sòlides.
La validació creuada és crucial per avaluar el rendiment del model, reduir el sobreajustament i estimar la capacitat de generalització d'un model. L'elecció del mètode sovint depèn de la mida del conjunt de dades, els recursos computacionals i el nivell de precisió requerit per estimar el rendiment del model.
