Какие методы кросс-валидации существуют и как их применять в реальных задачах?

Некоторые методы кросс-валидации:

• K-блочная кросс-валидация (K-Fold Cross-Validation). blog.skillfactory.ru Данные делятся на несколько равных частей: одна используется для проверки, остальные — для обучения. blog.skillfactory.ru Процесс повторяется столько раз, на сколько частей поделены данные. blog.skillfactory.ru После окончания обучения результаты тестов приводят к среднему значению. blog.skillfactory.ru
• Стратифицированная K-блочная кросс-валидация (Stratified K-Fold Cross-Validation). blog.skillfactory.ru Проводится аналогично K-блочной кросс-валидации, но с учётом пропорции классов в каждом блоке. blog.skillfactory.ru Используется, когда данные имеют несбалансированные классы. blog.skillfactory.ru
• Оставить-P-выборок (Leave-P-Out Cross-Validation). blog.skillfactory.ru В каждой итерации из датасета удаляется P объектов для тестирования, например два, а остальные используются для обучения. blog.skillfactory.ru Процесс повторяется со всеми возможными комбинациями. blog.skillfactory.ru
• Кросс-валидация на временных рядах (Time Series Cross-Validation). blog.skillfactory.ru В отличие от обычной K-блочной кросс-валидации, где данные делятся случайным образом на обучающие и тестовые группы, здесь учитывается их временная структура. blog.skillfactory.ru

Некоторые области применения кросс-валидации в реальных задачах:

• Выбор гиперпараметров модели. skvorets.ru Например, если используется модель с несколькими гиперпараметрами, то кросс-валидация позволяет оценить, какой набор параметров работает лучше всего на данных. skvorets.ru
• Работа с нестабильными алгоритмами. skvorets.ru Например, многие модели, такие как деревья решений или случайный лес, могут дать разные результаты при разных случайных разделениях данных. skvorets.ru Кросс-валидация позволяет устранить эти вариации и получить более стабильную оценку производительности модели. skvorets.ru
• Задачи с ограниченным количеством данных. skvorets.ru Например, в задачах, связанных с медицинскими изображениями или генетикой, может быть очень мало доступных примеров. skvorets.ru Кросс-валидация позволяет эффективно использовать каждый доступный пример. skvorets.ru

Каждый из методов кросс-валидации имеет свои особенности, и выбор метода зависит от конкретной задачи и структуры данных. evmservice.ru