K-кратная перекрестная проверка — это распространенный метод, используемый в машинном обучении для оценки производительности модели. Основная идея k-кратной перекрестной проверки состоит в том, чтобы разделить данные на k подмножеств одинакового размера или «складок». Затем модель обучается на k-1 сгибах и оценивается на оставшемся сгибе. Этот процесс повторяется k раз, так что каждая складка используется в качестве оценочного множества ровно один раз.
Вот пошаговый процесс k-кратной перекрестной проверки:
- Разделите набор данных на k подмножеств или сгибов одинакового размера.
- Для каждой складки i от 1 до k:
- Обучить модель на всех складках, кроме i-й.
- Оцените модель в i-й раз и запишите показатель оценки (например, точность или среднеквадратичную ошибку).
- Вычислите среднее значение k показателей оценки, чтобы получить окончательную оценку производительности модели.
K-кратная перекрестная проверка — это мощный метод, поскольку он позволяет обучать и оценивать модель на всех данных, сохраняя при этом часть данных для оценки. Это помогает уменьшить переобучение, поскольку модель оценивается на данных, которых она раньше не видела. K-кратная перекрестная проверка также помогает гарантировать, что метрика оценки не слишком чувствительна к конкретному разделению данных.
Существует несколько вариаций перекрестной проверки k-кратности, например, стратифицированная перекрестная проверка k-кратности (которая гарантирует, что каждая кратность имеет примерно одинаковое распределение целевых значений) и перекрестная проверка исключения одного (использующая k равно количеству точек данных и не включает одну точку данных в качестве оценочного набора).
Таким образом, перекрестная проверка в k-кратном порядке является полезным методом оценки производительности моделей машинного обучения и может помочь уменьшить переоснащение и обеспечить надежность метрик оценки.
