Введение
Построение моделей машинного обучения — это сложный процесс, включающий различные этапы: от предварительной обработки данных и выбора функций до обучения и оценки модели. Одним из важнейших аспектов оценки модели является оценка ее эффективности на невидимых данных. Методы перекрестной проверки играют ключевую роль в достижении этой цели, обеспечивая надежную и надежную оценку эффективности обобщения модели. В этой статье мы углубимся в мир перекрестной проверки и рассмотрим различные методы, которые могут помочь вам принимать более обоснованные решения относительно ваших моделей машинного обучения.
Необходимость перекрестной проверки
Традиционные методы оценки модели, такие как разделение данных на обучающие и тестовые наборы, имеют ограничения. Эти методы могут привести к таким проблемам, как утечка данных, когда информация из тестового набора непреднамеренно влияет на модель во время обучения. Методы перекрестной проверки направлены на преодоление этих ограничений путем создания нескольких разделений данных и оценки производительности модели по различным подмножествам.
1. K-кратная перекрестная проверка
Перекрестная проверка K-Fold — один из наиболее часто используемых методов. Он предполагает разделение набора данных на подмножества «K» примерно одинакового размера. Модель обучается и оценивается «K» раз, при этом каждое подмножество служит тестовым набором один раз, а оставшиеся данные — обучающим набором. Окончательный показатель производительности рассчитывается как среднее значение производительности по всем «K» сгибам. Этот метод помогает обеспечить более стабильную оценку производительности модели по сравнению с разделением одного теста поезда.
2. Перекрестная проверка с исключением одного (LOOCV)
LOOCV доводит концепцию перекрестной проверки K-Fold до крайности, используя каждую точку данных как отдельный набор тестов, в то время как остальные данные используются для обучения. Этот подход может потребовать очень больших вычислительных ресурсов, но он дает точную оценку того, насколько хорошо модель обобщает невидимые данные. LOOCV особенно полезен, когда набор данных небольшой, хотя он также может быть более чувствителен к выбросам.
3. Стратифицированная перекрестная проверка
Стратифицированная перекрестная проверка имеет решающее значение при работе с несбалансированными наборами данных, когда некоторые классы имеют значительно меньше примеров, чем другие. Это гарантирует, что распределение меток классов в каждом сгибе очень похоже на распределение всего набора данных. Этот метод предотвращает сценарий, когда определенный класс полностью отсутствует в одном из сгибов, что может привести к вводящим в заблуждение показателям производительности.
4. Перекрестная проверка временных рядов
Данные временных рядов имеют временной компонент, который требует другого подхода к перекрестной проверке. При перекрестной проверке временных рядов данные последовательно разбиваются на обучающие и тестовые наборы, сохраняя временной порядок. Это имитирует реальный сценарий, в котором модели необходимо делать прогнозы относительно будущих данных на основе прошлых наблюдений.
5. Вложенная перекрестная проверка
Вложенная перекрестная проверка включает внешний и внутренний циклы. Внешний цикл делит данные на обучающий и тестовый наборы для оценки общей производительности модели. На каждой итерации внешнего цикла внутренний цикл использует перекрестную проверку для настройки гиперпараметров. Этот метод обеспечивает более точную оценку производительности модели, учитывая как выбор модели, так и настройку гиперпараметров.
Заключение
Методы перекрестной проверки — бесценные инструменты для оценки моделей машинного обучения таким образом, чтобы исключить переобучение и утечку данных. Используя такие методы, как перекрестная проверка K-Fold, LOOCV, стратифицированная перекрестная проверка, перекрестная проверка временных рядов и вложенная перекрестная проверка, ученые, работающие с данными, и специалисты по машинному обучению могут принимать более обоснованные решения о выборе модели, настройке гиперпараметров и обобщении. производительность. Включение этих методов в ваш рабочий процесс может привести к созданию более надежных и надежных моделей машинного обучения, что в конечном итоге приведет к лучшим результатам в реальных приложениях.
Следуйте за мной в LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/subashpalvel/
Следуйте за мной на Medium:
