Kraften til kryssvalideringsteknikker

Oppdatert på June 22, 2024 2 minutter lest

Kryssvalidering er en kritisk teknikk som brukes til å evaluere hvor godt en modell vil prestere på nye data. Hovedmålet er å vurdere en modells ytelse på en måte som minimerer problemer som overtilpasning (hvor modellen lærer for mye av treningsdataene og yter dårlig på usett data) og undertilpasning (hvor modellen er for enkel til å fange opp mønstrene i data).

Konseptet innebærer deling av tilgjengelige data i flere delsett, typisk to hoveddeler: treningssettet og valideringssettet (som også noen ganger kalles testsettet).

En vanlig teknikk er k-fold kryssvalidering:

• Datasettet er delt inn i ‘k’ undersett (eller folder) av omtrent like store.

• Modellen trenes ‘k’ ganger, hver gang bruker en annen fold som valideringssett og de resterende foldene som treningssett.

• For eksempel, i 5-fold kryssvalidering, er dataene delt inn i fem delsett. Modellen trenes fem ganger, hver gang med en annen av de fem undergruppene som valideringssett og de fire andre som treningssett.

• Ytelsesberegningene (som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling osv.) beregnes i gjennomsnitt på tvers av disse ‘k’-iterasjonene for å få et endelig ytelsesestimat.

Andre vanlige teknikker inkluderer

Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)

– Hvert datapunkt fungerer som et valideringssett, og modellen trenes på resten av dataene.

– Denne metoden er beregningsmessig dyr for store datasett, men kan være ganske nøyaktig siden den bruker nesten all data til trening.

Stratifisert kryssvalidering

• Sikrer at hver fold er representativ for hele datasettet. Den opprettholder klassefordelingen i hver fold, noe som er nyttig for ubalanserte datasett.

Kryssvalidering er avgjørende fordi det gir et mer pålitelig estimat av en modells ytelse på usynlige data sammenlignet med en enkelt tog-testdeling. Det hjelper med å identifisere problemer som overtilpassing eller undertilpassing ved å gi et mer robust estimat av hvordan modellen vil generalisere til nye data.

Ved å bruke kryssvalidering kan maskinlæringsutøvere ta bedre beslutninger om modellvalg, hyperparameterinnstilling og vurdere generaliseringsytelsen til en modell på usynlige data.