Stellen Sie das Konzept der Kreuzvalidierung und gängige Kreuzvalidierungsmethoden vor

Kreuzvalidierung ist eine häufig verwendete Methode zur Leistungsbewertung von Modellen für maschinelles Lernen. Es unterteilt den Datensatz in mehrere nicht überlappende Teilmengen, von denen ein Teil als Trainingssatz und der Rest als Testsatz dient. Durch das Training und Testen mehrerer Modelle wird die durchschnittliche Leistung des Modells als Schätzung der Generalisierungsleistung ermittelt. Durch die Kreuzvalidierung kann die Generalisierungsfähigkeit des Modells genauer bewertet und Probleme mit Über- oder Unteranpassung vermieden werden.

Die am häufigsten verwendeten Kreuzvalidierungsmethoden sind wie folgt:

1. Einfache Kreuzvalidierung

Normalerweise teilen wir den Datensatz in einen Trainingssatz und einen Testsatz auf, davon den Trainingssatz macht 70 % bis 80 % der Gesamtdaten aus, und die restlichen Daten werden als Testsatz verwendet. Verwenden Sie den Trainingssatz, um das Modell zu trainieren, und verwenden Sie dann den Testsatz, um die Leistung des Modells zu bewerten. Ein Nachteil dieses Ansatzes besteht darin, dass er sehr empfindlich darauf reagiert, wie der Datensatz aufgeteilt wird. Wenn die Aufteilung der Trainings- und Testsätze unangemessen ist, kann dies zu ungenauen Bewertungen der Modellleistung führen. Daher ist die Auswahl einer geeigneten Segmentierungsmethode sehr wichtig, um genaue Ergebnisse der Modellbewertung zu erhalten.

2. K-fache Kreuzvalidierung

Teilen Sie den Datensatz in K Teile auf, verwenden Sie jedes Mal einen Teil als Testsatz und die restlichen K-1 Teile als Trainingssatz und trainieren Sie dann das Modell und testen. Wiederholen Sie K-mal, verwenden Sie jedes Mal unterschiedliche Teile als Testsätze und mitteln Sie schließlich die K-Bewertungsergebnisse, um die Leistungsbewertungsergebnisse des Modells zu erhalten. Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass er nicht von der Aufteilung des Datensatzes abhängt, was eine genauere Bewertung der Modellleistung ermöglicht.

3. Kreuzvalidierung der Bootstrapping-Methode

Diese Methode wählt zunächst zufällig n Proben aus dem Datensatz aus und ersetzt sie als Trainingssatz. Die verbleibenden Proben werden als Testsatz zum Trainieren und Testen des Modells verwendet. Fügen Sie dann den Testsatz wieder in den Datensatz ein, wählen Sie zufällig n Proben als Trainingssatz und die verbleibenden Proben als Testsatz aus und wiederholen Sie den Vorgang K-mal. Schließlich werden die Leistungsbewertungsergebnisse des Modells durch Mittelung der K-Bewertungsergebnisse erhalten. Der Vorteil der Bootstrapping-Kreuzvalidierung besteht darin, dass alle Proben im Datensatz vollständig genutzt werden können. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass Proben wiederverwendet werden, was zu einer größeren Varianz der Bewertungsergebnisse führen kann.

4. Weglassen einer einmaligen Kreuzvalidierung

Diese Methode besteht darin, jede Probe als Testsatz zum Trainieren und Testen des Modells zu verwenden und K-mal zu wiederholen. Schließlich werden die Leistungsbewertungsergebnisse des Modells durch Mittelung der K-Bewertungsergebnisse erhalten. Der Vorteil der einmaligen Kreuzvalidierung besteht darin, dass sie bei der Auswertung kleiner Datensätze genauer ist. Der Nachteil besteht darin, dass sie einen großen Umfang an Modelltraining und -tests erfordert und der Rechenaufwand hoch ist.

5. Stratifizierte Kreuzvalidierung

Diese Methode basiert auf einer K-fachen Kreuzvalidierung, bei der der Datensatz nach Kategorien geschichtet wird, um sicherzustellen, dass der Anteil jeder Kategorie im Trainingssatz und Testsatz gleich ist Dasselbe. Diese Methode eignet sich für Probleme mit mehreren Klassifizierungen, bei denen die Anzahl der Stichproben zwischen den Klassen unausgeglichen ist.

6. Zeitreihen-Kreuzvalidierung

Bei dieser Methode handelt es sich um eine Kreuzvalidierungsmethode für Zeitreihendaten. Sie vermeidet die Verwendung zukünftiger Daten zum Training des Modells, indem der Trainingssatz und der Testsatz in chronologischer Reihenfolge aufgeteilt werden. Bei der Zeitreihen-Kreuzvalidierung wird normalerweise eine Schiebefenstermethode verwendet, d. h. der Trainingssatz und der Testsatz werden um einen bestimmten Zeitschritt nach vorne verschoben und das Modell wird wiederholt trainiert und getestet.

7. Wiederholte Kreuzvalidierung

Diese Methode basiert auf einer K-fachen Kreuzvalidierung, einer mehrfach wiederholten Kreuzvalidierung, wobei jedes Mal unterschiedliche Zufallsstartwerte oder unterschiedliche Methoden zur Datensatzpartitionierung verwendet werden, und letztendlich mehrere Die Ergebnisse der Leistungsbewertung des Modells werden durch Mittelung der Bewertungsergebnisse ermittelt. Durch wiederholte Kreuzvalidierung kann die Varianz der Ergebnisse der Modellleistungsbewertung verringert und die Zuverlässigkeit der Bewertung verbessert werden.

Kurz gesagt ist die Kreuzvalidierungsmethode eine sehr wichtige Modellbewertungsmethode im Bereich des maschinellen Lernens. Sie kann uns helfen, die Modellleistung genauer zu bewerten und Probleme mit Überanpassung oder Unteranpassung zu vermeiden. Verschiedene Kreuzvalidierungsmethoden eignen sich für unterschiedliche Szenarien und Datensätze, und wir müssen entsprechend der spezifischen Situation die geeignete Kreuzvalidierungsmethode auswählen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonStellen Sie das Konzept der Kreuzvalidierung und gängige Kreuzvalidierungsmethoden vor. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!