Перекрестная проверка — широко используемый метод машинного обучения для оценки производительности модели. Это помогает оценить, насколько хорошо модель будет обобщать невидимые данные. В этом посте мы рассмотрим различные методы перекрестной проверки и их применение.
Что такое перекрестная проверка?
Перекрестная проверка — это метод повторной выборки, который включает в себя разделение набора данных на несколько подмножеств или сгибов. Модель обучается на подмножестве данных и оценивается по оставшейся свертке. Этот процесс повторяется несколько раз, а показатели производительности усредняются, чтобы получить более надежную оценку производительности модели.
Типы методов перекрестной проверки
1. K-кратная перекрестная проверка
Перекрестная проверка K-Fold является наиболее часто используемым методом. Он включает в себя разделение набора данных на K складок одинакового размера. Модель обучается на сгибах K-1 и оценивается на оставшейся сгибе. Этот процесс повторяется K раз, причем каждая складка служит тестовым набором один раз. Затем показатели производительности усредняются по всем K итерациям.
2. Стратифицированная перекрестная проверка K-фолда
Стратифицированная перекрестная проверка K-Fold полезна при работе с несбалансированными наборами данных. Это гарантирует, что каждая складка содержит пропорциональное представление различных классов, присутствующих в наборе данных. Этот метод помогает получить более точную оценку производительности модели, особенно когда классы распределены неравномерно.
3. Перекрестная проверка с исключением одного (LOOCV)
Перекрестная проверка с исключением одного — это особый случай перекрестной проверки K-Fold, где K равно количеству выборок в наборе данных. На каждой итерации в качестве тестового набора используется одна выборка, а модель обучается на остальных выборках. Этот метод требует больших вычислительных затрат, но обеспечивает объективную оценку производительности модели.
4. Перекрестная проверка с пропуском P-Out (LPOCV)
Перекрестная проверка с пропуском P-Out — это обобщение перекрестной проверки с исключением одного. Вместо того, чтобы оставлять только одну выборку, на каждой итерации не учитывается P выборок. Этот метод позволяет найти более гибкий компромисс между вычислительными затратами и смещением оценки производительности.
5. Перекрестная проверка временных рядов
Перекрестная проверка временных рядов специально разработана для данных временных рядов, где порядок точек данных имеет значение. Он включает в себя разделение набора данных на несколько частей, гарантируя, что обучающий набор содержит только точки данных, которые произошли до тестового набора. Этот метод помогает оценить производительность модели на невидимых будущих данных.
Заключение
Методы перекрестной проверки необходимы для оценки производительности моделей машинного обучения. Они обеспечивают более надежную оценку способности модели к обобщению и помогают выбрать лучшую модель для развертывания. Понимая различные методы перекрестной проверки и их применение, вы сможете принимать обоснованные решения при оценке своих моделей.
Следуйте за мной в LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/subashpalvel/
Следуйте за мной на Medium:
