Кросс-валидация – бул моделдин жаңы, көрүнбөгөн маалыматтарга канчалык деңгээлде жалпылашарын баалоо үчүн колдонулган ыкма. Анын негизги максаты моделдин иштешин баалоо, ашыкча жабдылышынын алдын алуу жана моделдин көз карандысыз маалымат топтомдорунда кандай аткараарына ишенимдүү баа берүү болуп саналат.
Методология
-
K-Fold Cross-Validation: Бул ыкма маалымат топтомун болжол менен бирдей өлчөмдөгү k чакан топтомго/бүктөмгө бөлүүнү камтыйт. Модель к жолу үйрөтүлөт, ар бир жолу машыгуу үчүн k-1 бүктөмдөрү жана валидация үчүн калган бүктөмдөрү колдонулат. Бул процесс к ар кандай моделдерди жана өндүрүмдүүлүктү баалоолорду чыгарат, адатта натыйжаларды орточо алуу менен, көбүрөөк баалоо метрикасын камсыз кылат.
-
Бир-бирден чыгууну кайчылаш текшерүү (LOOCV): LOOCVде бир гана маалымат чекити валидация топтому катары сакталат, ал эми калган маалыматтар окутуу үчүн колдонулат. Бул процесс ар бир маалымат чекити үчүн кайталанат, натыйжада n итерация (мында n = маалымат чекиттеринин саны). Бул абдан эсептөө жагынан кымбат, бирок ишенимдүү баа бере алат, айрыкча кичирээк маалымат топтомдору менен.
Максат
-
Модельдин натыйжалуулугун баалоо: Кайчылаш валидация моделдин көрүнбөгөн маалыматтарда канчалык жакшы аткарарын түшүнүүгө жардам берет, ал жөн гана окуу топтомун жаттап тим болбостон (ашыкча тууралоо), бирок жалпылоочу үлгүлөрдү үйрөнгөндүгүн камсыз кылат.
-
Ашыкча тууралоону азайтуу: Берилиштердин ар кандай бөлүмдөрүндөгү моделди текшерүү менен кайчылаш валидация ашыкча тууралоону аныктоого жана азайтууга жардам берет. Ал моделдин көрүнбөгөн маалыматтарда канчалык жакшы иштээрин баалайт, ызы-чуу же тиешеси жок үлгүлөрдү басып алуу мүмкүнчүлүгүн азайтат.
-
Ишенимдүү жалпылоо баалоолору: Кайчылаш валидация бир нече валидация топтомдорун колдонуу менен моделдин натыйжалуулугун ишенимдүүраак баалоону камсыздайт, бул моделдин жаңы маалыматтарга жалпылоо жөндөмдүүлүгүн ишенимдүүраак баалоого алып келет.
Артыкчылыктар жана практикалык сценарийлер
-
K-Fold CV: Бул кеңири колдонулат жана көпчүлүк маалымат топтомдоруна ылайыктуу. Бирок, чоң маалымат топтомдору үчүн эсептөө наркы жогору болушу мүмкүн.
-
LOOCV: Ал эң аз бир тараптуу баа берүүнү камсыз кылат, бирок итерациялардын көптүгүнө байланыштуу чоңураак маалымат топтомдору үчүн эсептөө жагынан кымбат жана практикалык эмес болушу мүмкүн.
Сценарийлер
-
Чакан маалымат топтомдору: LOOCV пайдалуу болушу мүмкүн, анткени ал эсептөө наркына карабастан ишенимдүү баа берет.
-
Чоң маалымат топтомдору: K-Fold резюмеи эсептөө талаптары төмөн болгондуктан, дагы эле ишенимдүү баа берүү менен практикалык болушу мүмкүн.
Кайчылаш валидация моделдин иштешин баалоо, ашыкча тууралоону азайтуу жана моделдин жалпылоо жөндөмүн баалоо үчүн өтө маанилүү. Методду тандоо көбүнчө маалымат топтомунун өлчөмүнө, эсептөө ресурстарына жана моделдин натыйжалуулугун баалоодо талап кылынган тактыктын деңгээлине жараша болот.
