Validarea încrucișată în K-fold este o tehnică utilizată pentru evaluarea performanței unui model. Este deosebit de util pentru estimarea cât de bine se va generaliza un model la date noi, nevăzute. Procesul implică împărțirea setului de date în „k” subseturi sau pliuri de dimensiuni aproximativ egale. Iată o detaliere a pașilor:
1. Împărțirea setului de date:
Setul de date este împărțit în „k” subseturi sau pliuri de dimensiuni egale. De exemplu, dacă aveți 1.000 de mostre și alegeți „k” ca 5, fiecare pliu va conține 200 de mostre.
2. Instruire și evaluare iterativă:
Modelul este antrenat de „k” ori. În fiecare iterație, un fold diferit este folosit ca set de validare, iar foldurile rămase sunt folosite pentru antrenament. De exemplu:
-
Iterația 1: Îndoiți 1 ca validare, Îndoiți 2 la k pentru antrenament
-
Iterația 2: Îndoiți 2 ca validare, Îndoiți 1 și 3 la k pentru antrenament
-
Iterația 3: Îndoiți 3 ca validare, Îndoiți 1 și 2 și 4 la k pentru antrenament
-
... și așa mai departe până când toate pliurile au fost folosite ca set de validare.
3. Evaluarea performanței:
După fiecare iterație, performanța modelului este evaluată folosind o metrică aleasă (de exemplu, acuratețe, precizie, reamintire etc.) pe setul de validare. Valorile de performanță din fiecare iterație sunt mediate sau combinate pentru a oferi o estimare generală a performanței modelului.
4. Agregarea valorilor:
Valorile de performanță (de exemplu, scorurile de acuratețe) din fiecare iterație sunt mediate sau combinate pentru a oferi o evaluare generală a performanței modelului. Această valoare agregată reprezintă performanța așteptată a modelului pe date nevăzute.
Avantajele validării încrucișate K-fold față de o simplă împărțire tren/test
-
O mai bună utilizare a datelor: validarea încrucișată K-fold folosește mai bine datele disponibile, deoarece fiecare eșantion este utilizat atât pentru instruire, cât și pentru validare.
-
Reducerea variației în estimarea performanței: oferă o estimare mai fiabilă a performanței modelului prin reducerea variației asociate cu o singură împărțire tren/test.
-
Generalizare: ajută la înțelegerea modului în care modelul funcționează pe diferite subseturi de date, prin urmare evaluând capacitatea sa de generalizare.
Alegerea valorii lui „k”
-
Valori „k” mai mari: utilizarea unei valori „k” mai mari (de exemplu, 10 sau mai multe) are ca rezultat seturi de validare mai mici, ceea ce poate duce la prejudecăți mai mici în estimarea performanței, dar cost de calcul mai mare.
-
Valori „k” mai mici: utilizarea unei valori „k” mai mici (de exemplu, 3 sau 5) reduce cheltuielile de calcul, dar poate duce la o prejudecată mai mare în estimarea performanței din cauza validării mai mici seturi.
În scenarii practice
-
Pentru seturi de date mari, valorile „k” mai mari pot fi costisitoare din punct de vedere computațional.
-
Când setul de date este mic, este posibil ca un „k” mai mare să nu furnizeze suficiente date în fiecare rând pentru antrenamentul robust al modelului.
-
În general, valori precum 5 sau 10 sunt utilizate în mod obișnuit, deoarece ating un echilibru între eficiența de calcul și estimarea fiabilă a performanței.
