Перекрестная проверка (Cross-Validation) — это метод оценки производительности модели машинного обучения, который помогает более надежно оценить обобщающую способность модели на новых данных. Он особенно полезен в ситуациях, когда у нас ограниченный объем данных, и нам нужно получить более объективную оценку производительности модели.
Основной идеей перекрестной проверки является разделение имеющегося набора данных на несколько частей (фолдов) и последовательное обучение и проверка модели на разных комбинациях этих фолдов. В частности, процесс перекрестной проверки включает следующие шаги:
- Разделение данных: Исходный набор данных разделяется на K (обычно равное 5 или 10) непересекающихся частей (фолдов) с примерно одинаковым размером.
- Обучение и тестирование: Затем модель обучается на K-1 фолдах и тестируется на оставшемся фолде. Таким образом, каждый из K фолдов играет роль тестового набора данных ровно один раз, в то время как остальные K-1 фолдов используются для обучения модели.
- Оценка производительности: Производительность модели оценивается как среднее значение метрик, полученных на K итерациях обучения и тестирования. Например, если мы оцениваем точность (accuracy) модели, то получаем среднюю точность на всех K итерациях.
Преимущества перекрестной проверки:
- Позволяет получить более надежную оценку производительности модели на новых данных, так как каждый пример из набора данных участвует как в обучении, так и в тестировании.
- Позволяет использовать максимальное количество данных для обучения, что особенно важно при ограниченном объеме данных.
- Уменьшает риск переобучения модели, так как каждый фолд используется как обучающий и тестовый набор данных.
Перекрестная проверка является одним из ключевых методов оценки производительности моделей машинного обучения, и ее использование рекомендуется при обучении моделей на реальных задачах.