De kracht van kruisvalidatietechnieken

Bijgewerkt op June 22, 2024 2 Minuten lezen

Kruisvalidatie is een kritische techniek die wordt gebruikt om te evalueren hoe goed een model zal presteren op basis van nieuwe gegevens. Het primaire doel is om de prestaties van een model te beoordelen op een manier die problemen als overfitting (waarbij het model te veel leert van de trainingsgegevens en slecht presteert op onzichtbare gegevens) en underfitting (waarbij het model te simplistisch is om de patronen in de trainingsgegevens vast te leggen) tot een minimum beperkt. gegevens).

Het concept omvat het opsplitsen van de beschikbare gegevens in meerdere subsets, meestal twee hoofdonderdelen: de trainingsset en de validatieset (die ook wel de testset wordt genoemd).

Een veelgebruikte techniek is k-voudige kruisvalidatie:

• De dataset is verdeeld in ‘k’-subsets (of vouwen) van ongeveer gelijke grootte.

• Het model wordt ‘k’ keer getraind, waarbij elke keer een andere vouw als validatieset wordt gebruikt en de resterende vouwen als trainingsset.

• Bij vijfvoudige kruisvalidatie worden de gegevens bijvoorbeeld in vijf subsets verdeeld. Het model wordt vijf keer getraind, waarbij elke keer een andere van de vijf subsets als validatieset en de andere vier als trainingsset wordt gebruikt.

• De prestatiestatistieken (zoals nauwkeurigheid, precisie, herinnering, enz.) worden gemiddeld over deze ‘k’-iteraties om een ​​definitieve prestatieschatting te krijgen.

Andere veel voorkomende technieken zijn onder meer

Leave-One-Out kruisvalidatie (LOOCV)

• Elk datapunt dient als validatieset en het model wordt getraind op de rest van de data.

• Deze methode is rekenkundig duur voor grote datasets, maar kan behoorlijk nauwkeurig zijn omdat bijna alle gegevens voor training worden gebruikt.

Gestratificeerde kruisvalidatie

• Zorgt ervoor dat elke vouw representatief is voor de hele dataset. Het handhaaft de klassenverdeling in elke vouw, wat handig is voor onevenwichtige datasets.

Kruisvalidatie is van cruciaal belang omdat het een betrouwbaardere schatting oplevert van de prestaties van een model op basis van onzichtbare gegevens vergeleken met een enkele treintestsplitsing. Het helpt bij het identificeren van problemen zoals overfitting of underfitting door een robuustere schatting te geven van hoe het model zal generaliseren naar nieuwe gegevens.

Door gebruik te maken van kruisvalidatie kunnen beoefenaars van machine learning betere beslissingen nemen over modelselectie, afstemming van hyperparameters en het beoordelen van de generalisatieprestaties van een model op onzichtbare gegevens.