K-fache Kreuzvalidierung beim maschinellen Lernen

Aktualisiert auf September 02, 2024 3 Minuten gelesen

K-fache Kreuzvalidierung ist eine Technik zur Beurteilung der Leistung eines Modells. Dies ist besonders hilfreich, um abzuschätzen, wie gut sich ein Modell auf neue, ungesehene Daten verallgemeinern lässt. Der Prozess umfasst die Aufteilung des Datensatzes in „k“ Teilmengen oder Falten von ungefähr gleicher Größe. Hier ist eine Aufschlüsselung der Schritte:

1. Datensatzaufteilung:

Der Datensatz ist in „k“ gleich große Teilmengen oder Falten unterteilt. Wenn Sie beispielsweise 1.000 Samples haben und „k“ als 5 wählen, enthält jede Falte 200 Samples.

2. Iteratives Training und Bewertung:

Das Modell wird „k“-mal trainiert. In jeder Iteration wird eine andere Falte als Validierungssatz verwendet und die verbleibenden Faltungen werden für das Training verwendet. Zum Beispiel:

• Iteration 1: Falten Sie 1 als Validierung, falten Sie 2 zu k für das Training

• Iteration 2: Falten Sie 2 als Validierung, falten Sie 1 und 3 zu k für das Training

• Iteration 3: Falten Sie 3 als Validierung, falten Sie 1 und 2 und 4 bis k für das Training

• … und so weiter, bis alle Falten als Validierungssatz verwendet wurden.

3. Leistungsbewertung:

Nach jeder Iteration wird die Leistung des Modells anhand einer ausgewählten Metrik (z. B. Genauigkeit, Präzision, Rückruf usw.) im Validierungssatz bewertet. Die Leistungsmetriken aus jeder Iteration werden gemittelt oder kombiniert, um eine Gesamtschätzung der Modellleistung zu erhalten.

4. Aggregation von Metriken:

Die Leistungsmetriken (z. B. Genauigkeitswerte) aus jeder Iteration werden gemittelt oder kombiniert, um eine Gesamtbewertung der Modellleistung zu erhalten. Diese aggregierte Metrik stellt die erwartete Leistung des Modells anhand unsichtbarer Daten dar.

Vorteile der K-fachen Kreuzvalidierung gegenüber einer einfachen Zug-/Testaufteilung

• Bessere Datennutzung: Die K-fache Kreuzvalidierung nutzt die verfügbaren Daten besser, da jede Probe sowohl für das Training als auch für die Validierung verwendet wird.

• Reduzierte Varianz bei der Leistungsschätzung: Es bietet eine zuverlässigere Schätzung der Modellleistung durch Reduzierung der Varianz, die mit einer einzelnen Zug-/Testaufteilung verbunden ist.

• Generalisierung: Hilft beim Verständnis der Leistung des Modells bei verschiedenen Teilmengen der Daten und bei der Beurteilung seiner Generalisierungsfähigkeit.

Den Wert von „k“ wählen

• Höhere „k“-Werte: Die Verwendung eines höheren „k“-Werts (z. B. 10 oder mehr) führt zu kleineren Validierungssätzen, was zu einer geringeren Verzerrung bei der Leistungsschätzung, aber höheren Rechenkosten führen kann.

• Niedrigere „k“-Werte: Die Verwendung eines niedrigeren „k“-Werts (z. B. 3 oder 5) reduziert den Rechenaufwand, kann jedoch aufgrund einer geringeren Validierung zu einer höheren Verzerrung in der Leistungsschätzung führen Sätze.

In praktischen Szenarien

– Bei großen Datensätzen können höhere „k“-Werte rechenintensiv sein.

– Wenn der Datensatz klein ist, liefert ein höheres „k“ möglicherweise nicht genügend Daten in jeder Falte für ein robustes Modelltraining.

– Im Allgemeinen werden Werte wie 5 oder 10 verwendet, da sie ein Gleichgewicht zwischen Recheneffizienz und zuverlässiger Leistungsschätzung herstellen.