Как работает метод перекрестной проверки (cross-validation) в машинном обучении?

Метод перекрёстной проверки (кросс-валидации) в машинном обучении помогает оценить, насколько хорошо модель будет работать на новых, невиданных данных. sky.pro

Принцип работы: известный набор данных разделяют на несколько частей. hub.exponenta.ru www.geeksforgeeks.org Одна часть используется для обучения алгоритма, а другая — для тестирования. hub.exponenta.ru

Процесс повторяется несколько раз с выбором разных частей набора данных. hub.exponenta.ru www.geeksforgeeks.org Результаты каждого этапа проверки усредняются, чтобы получить итоговую оценку производительности модели. www.geeksforgeeks.org

Некоторые методы кросс-валидации и их особенности:

• K-блочная кросс-валидация (K-Fold Cross-Validation). sky.pro Данные делятся на K частей. sky.pro Модель обучается на K–1 частях и проверяется на оставшейся части. sky.pro Процесс повторяется K раз, и результат усредняется. sky.pro
• Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV). sky.pro В этом методе каждый экземпляр данных используется как тестовый набор, а остальные данные — как тренировочный набор. sky.pro
• Stratified K-Fold Cross-Validation. sky.pro Метод похож на K-блочную кросс-валидацию, но сохраняет пропорции классов в каждом фолде. sky.pro Это особенно полезно для несбалансированных данных, где одна категория может быть значительно больше других. sky.pro

Кросс-валидация помогает избежать переобучения (когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные и плохо работает на новых) и недообучения (модель не успела выучить закономерности в данных). sky.pro