Введение:

В мире машинного обучения построение точных прогностических моделей имеет решающее значение для принятия обоснованных решений и решения реальных проблем. Однако создать модель недостаточно; нам также необходимо оценить его производительность на невидимых данных, чтобы обеспечить его надежность и обобщаемость. Одним из самых мощных методов оценки производительности модели является перекрестная проверка. В этом блоге мы углубимся в концепцию перекрестной проверки, изучим ее преимущества и поймем, как она помогает нам принимать лучшие решения при выборе модели.

Что такое перекрестная проверка?

Перекрестная проверка — это статистический метод, используемый для оценки того, насколько хорошо модель машинного обучения обобщает новые, невидимые данные. Процесс включает в себя разделение набора данных на несколько подмножеств или «складок». Затем модель обучается на подмножестве данных (набор для обучения) и оценивается на оставшихся данных (набор для тестирования). Этот процесс повторяется несколько раз с различными комбинациями обучающих и тестовых наборов, чтобы получить более надежную оценку производительности модели.

Техника перекрестной проверки K-Fold:

Наиболее часто используемой формой перекрестной проверки является K-Fold Cross-Validation. В этом методе набор данных разбивается на K подмножеств примерно одинакового размера. Модель обучается на сгибах K-1 и оценивается на оставшихся сгибах. Этот процесс повторяется K раз, при этом каждая складка служит проверочным набором один раз. Окончательная оценочная метрика — это средняя производительность по всем K итерациям.

Преимущества перекрестной проверки:

  1. Уменьшение переобучения: перекрестная проверка помогает идентифицировать модели, которые могут переобучать обучающие данные. Если модель работает исключительно хорошо на тренировочном наборе, но плохо на тестовом наборе, это указывает на переоснащение. Перекрестная проверка позволяет нам обнаружить это на ранней стадии и выбрать модели с лучшими возможностями обобщения.
  2. Лучший выбор модели: сравнивая производительность различных моделей при нескольких прогонах перекрестной проверки, мы можем принимать обоснованные решения о том, какая модель лучше всего работает на невидимых данных.