23 Июн 2023
2 мин
1353

Что такое кросс-валидация и зачем она нужна

Узнайте, что такое кросс-валидация, зачем она нужна и как она помогает в оценке качества моделей машинного обучения.

Содержание

Кросс-валидация – это метод оценки производительности модели машинного обучения, используемый для проверки ее способности обобщать данные на новых, ранее не встречавшихся случаях. В этой статье мы рассмотрим основные принципы кросс-валидации и примеры ее применения.

Принцип работы кросс-валидации

Кросс-валидация заключается в разделении имеющегося набора данных на две или более части. Одна часть используется для обучения модели, а другая – для проверки ее качества. Этот процесс повторяется несколько раз с использованием разных разбиений данных, чтобы получить более надежную оценку производительности модели.

Пример разбиения данных на 5 частей:

Данные: A B C D E
Обучение: A B C D | Валидация: E
Обучение: A B C E | Валидация: D
Обучение: A B D E | Валидация: C
Обучение: A C D E | Валидация: B
Обучение: B C D E | Валидация: A

Типы кросс-валидации

Существует несколько типов кросс-валидации, среди которых:

  1. K-блочная кросс-валидация (K-fold cross-validation): датасет делится на K равных частей (блоков), один из блоков используется для валидации, остальные – для обучения. Процесс повторяется K раз, каждый раз с новым блоком для валидации.

  2. Стратифицированная K-блочная кросс-валидация (Stratified K-fold cross-validation): аналогично K-блочной кросс-валидации, но с учетом пропорции классов в каждом блоке. Используется в случае несбалансированных данных.

  3. Оставить-P-выборок (Leave-P-Out cross-validation): на каждой итерации из датасета удаляется P объектов для валидации, остальные используются для обучения. Процесс повторяется для всех возможных комбинаций выборок размера P.

Зачем нужна кросс-валидация

Кросс-валидация позволяет:

  • Оценить производительность модели на новых данных.
  • Выявить переобучение модели и настроить гиперпараметры.
  • Сравнить различные алгоритмы машинного обучения и выбрать наиболее подходящий.

Пример применения кросс-валидации

Предположим, у нас есть набор данных с информацией о клиентах банка и их кредитной истории. Мы хотим создать модель, которая предсказывает вероятность невозврата кредита для новых клиентов.

Сначала мы разделим данные на обучающую и валидационную выборки, затем проведем K-блочную кросс-валидацию и оценим производительность модели с помощью таких метрик, как точность, полнота и AUC-ROC. Это поможет нам выбрать наиболее подходящий алгоритм и оптимальные гиперпараметры.

В заключение, кросс-валидация является важным инструментом аналитика данных для оценки качества моделей машинного обучения и выбора наиболее подходящего алгоритма. Надеемся, что данная статья помогла вам лучше понять принципы и применение кросс-валидации. 😉

Добавить комментарий