Die Leistungsfähigkeit von Kreuzvalidierungstechniken

Aktualisiert auf September 02, 2024 2 Minuten gelesen

Kreuzvalidierung ist eine wichtige Technik zur Bewertung, wie gut ein Modell bei neuen Daten abschneidet. Das Hauptziel besteht darin, die Leistung eines Modells so zu bewerten, dass Probleme wie Überanpassung (wobei das Modell zu viel aus den Trainingsdaten lernt und bei nicht sichtbaren Daten schlecht abschneidet) und Unteranpassung (wobei das Modell zu simpel ist, um die Muster in zu erfassen) minimiert werden Daten).

Das Konzept beinhaltet die Aufteilung der verfügbaren Daten in mehrere Teilmengen, typischerweise zwei Hauptteile: den Trainingssatz und den Validierungssatz (der manchmal auch als Testsatz bezeichnet wird).

Eine gängige Technik ist die k-fache Kreuzvalidierung:

• Der Datensatz ist in „k“ Teilmengen (oder Falten) von ungefähr gleicher Größe unterteilt.

– Das Modell wird „k“-mal trainiert, wobei jedes Mal eine andere Faltung als Validierungssatz und die verbleibenden Faltungen als Trainingssatz verwendet werden.

• Beispielsweise werden bei der 5-fachen Kreuzvalidierung die Daten in fünf Teilmengen unterteilt. Das Modell wird fünfmal trainiert, wobei jedes Mal eine andere der fünf Teilmengen als Validierungssatz und die anderen vier als Trainingssatz verwendet wird.

– Die Leistungsmetriken (wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf usw.) werden über diese „k“ Iterationen gemittelt, um eine endgültige Leistungsschätzung zu erhalten.

Andere gängige Techniken sind:

Leave-One-Out-Kreuzvalidierung (LOOCV)

• Jeder Datenpunkt dient als Validierungssatz und das Modell wird anhand der restlichen Daten trainiert.

– Diese Methode ist für große Datensätze rechenintensiv, kann aber recht genau sein, da fast alle Daten für das Training verwendet werden.

Geschichtete Kreuzvalidierung

– Stellt sicher, dass jede Falte repräsentativ für den gesamten Datensatz ist. Es behält die Klassenverteilung in jeder Falte bei, was bei unausgeglichenen Datensätzen hilfreich ist.

Die Kreuzvalidierung ist von entscheidender Bedeutung, da sie im Vergleich zu einer einzelnen Zugtestaufteilung eine zuverlässigere Schätzung der Leistung eines Modells anhand unsichtbarer Daten liefert. Es hilft bei der Identifizierung von Problemen wie Überanpassung oder Unteranpassung, indem es eine robustere Schätzung darüber liefert, wie sich das Modell auf neue Daten verallgemeinern wird.

Durch die Verwendung der Kreuzvalidierung können Praktiker des maschinellen Lernens bessere Entscheidungen über die Modellauswahl, die Optimierung von Hyperparametern und die Bewertung der Generalisierungsleistung eines Modells anhand unsichtbarer Daten treffen.