Kraften med korsvalideringstekniker

Uppdaterad på June 22, 2024 2 minuter läst

Korsvalidering är en kritisk teknik som används för att utvärdera hur väl en modell kommer att prestera på ny data. Det primära målet är att bedöma en modells prestanda på ett sätt som minimerar problem som överanpassning (där modellen lär sig för mycket av träningsdata och presterar dåligt på osynliga data) och underanpassning (där modellen är för förenklad för att fånga mönstren i data).

Konceptet innebär att dela upp tillgänglig data i flera delmängder, vanligtvis två huvuddelar: träningsuppsättningen och valideringsuppsättningen (som ibland också kallas testuppsättningen).

En vanlig teknik är k-faldig korsvalidering:

• Datauppsättningen är uppdelad i “k” undergrupper (eller veck) av ungefär lika stora.

• Modellen tränas ‘k’ gånger, varje gång med olika veck som valideringsset och de återstående vecken som träningsset.

• Till exempel, vid 5-faldig korsvalidering delas data in i fem delmängder. Modellen tränas fem gånger, varje gång med en annan av de fem delmängderna som valideringsuppsättning och de andra fyra som träningsuppsättningar.

• Prestandamåtten (som noggrannhet, precision, återkallelse, etc.) beräknas i medeltal över dessa “k” iterationer för att få en slutlig prestandauppskattning.

Andra vanliga tekniker inkluderar

Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)

– Varje datapunkt fungerar som en valideringsuppsättning, och modellen tränas på resten av datan.

• Den här metoden är beräkningsmässigt dyr för stora datamängder men kan vara ganska exakt eftersom den använder nästan all data för träning.

Stratifierad korsvalidering

• Säkerställer att varje veck är representativt för hela datasetet. Det upprätthåller klassfördelningen i varje veck, vilket är användbart för obalanserade datamängder.

Korsvalidering är avgörande eftersom det ger en mer tillförlitlig uppskattning av en modells prestanda på osynliga data jämfört med en enskild tågtestdelning. Det hjälper till att identifiera problem som överpassning eller underpassning genom att ge en mer robust uppskattning av hur modellen kommer att generaliseras till nya data.

Genom att använda korsvalidering kan utövare av maskininlärning fatta bättre beslut om modellval, hyperparameterjustering och bedöma generaliseringsprestanda för en modell på osynliga data.