Die Kreuzvalidierung ist eine beliebte und leistungsstarke Technik, die beim maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft zur Bewertung und Abstimmung von Modellen eingesetzt wird. Sie wird verwendet, um die Leistung eines maschinellen Lernmodells zu bewerten, und ist eine Form der Resampling-Technik, bei der die Daten in Teilmengen aufgeteilt werden, um die Genauigkeit des Modells zu messen. In diesem Artikel wird ein umfassender Leitfaden zur Kreuzvalidierung bereitgestellt, in dem die Vorteile, die verschiedenen Techniken und die Zusammenhänge mit der Modellauswahl, der Abstimmung der Hyperparameter, dem Bias-Varianz-Abgleich und der Überanpassung erörtert werden.
Die Kreuzvalidierung ist eine Resampling-Technik, die zur Bewertung und Abstimmung von Modellen des maschinellen Lernens verwendet wird. Sie wird verwendet, um die Leistung eines Modells zu bewerten, und hilft dabei, potenzielle Probleme wie Überanpassung oder Verzerrungen zu erkennen. Bei der Kreuzvalidierung werden die Daten in kleinere Teilmengen aufgeteilt, und eine der Teilmengen wird zum Trainieren des Modells verwendet, während die andere zur Bewertung seiner Leistung herangezogen wird. Für die Kreuzvalidierung kann eine Reihe verschiedener Techniken verwendet werden, z. B. k-fold, leave-one-out und bootstrapping.
Der Hauptvorteil der Kreuzvalidierung besteht darin, dass sie dazu beiträgt, mögliche Probleme mit einem Modell zu erkennen, bevor es eingesetzt wird. Sie wird verwendet, um die Genauigkeit eines Modells zu bewerten, und kann auch zum Vergleich verschiedener Modelle verwendet werden, um das Modell mit der höchsten Genauigkeit zu finden. Die Kreuzvalidierung ist auch deshalb von Vorteil, weil sie dazu beiträgt, die Datenmenge zu reduzieren, die für das Training und den Test des Modells verwendet werden muss.
Es gibt eine Reihe von verschiedenen Techniken, die zur Durchführung der Kreuzvalidierung verwendet werden können. Zu diesen Techniken gehören k-fold, leave-one-out und bootstrapping. Die K-Fold-Kreuzvalidierung ist die am häufigsten verwendete Technik, bei der die Daten in k-Folds aufgeteilt werden und dann ein Fold zum Trainieren des Modells und die restlichen Folds zur Bewertung seiner Leistung verwendet werden. Bei der Leave-One-Out-Kreuzvalidierung wird ein einziger Datenpunkt als Validierungssatz verwendet, während beim Bootstrapping die Daten nach dem Zufallsprinzip mehrfach erfasst werden, um mehrere Trainings- und Validierungssätze zu erstellen.
Die Kreuzvalidierung wird auch verwendet, um das beste Modell für eine bestimmte Aufgabe auszuwählen. Mit Hilfe der Kreuzvalidierung ist es möglich, die Leistung verschiedener Modelle zu vergleichen und dasjenige auszuwählen, das am besten abschneidet. Auf diese Weise lässt sich das Risiko einer Überanpassung verringern und die Menge der Daten, die für Training und Tests verwendet werden müssen, reduzieren.
Die Kreuzvalidierung kann auch zur Abstimmung der Hyperparameter eines Modells verwendet werden. Hyperparameter sind Modelleinstellungen, die angepasst werden können, um die Leistung eines Modells zu verbessern. Mit Hilfe der Kreuzvalidierung ist es möglich, schnell verschiedene Hyperparametereinstellungen zu testen und die Einstellung zu ermitteln, die die besten Ergebnisse liefert.
Die Kreuzvalidierung ist auch nützlich, um den Bias-Variance-Trade-off zu steuern. Der Bias-Varianz-Kompromiss ist der Kompromiss zwischen der Fähigkeit des Modells, die zugrundeliegenden Beziehungen in den Daten genau zu erfassen, und seiner Fähigkeit, auf ungesehene Daten zu verallgemeinern. Durch Kreuzvalidierung ist es möglich, das Modell so abzustimmen, dass ein optimales Gleichgewicht zwischen Verzerrung und Varianz gefunden wird.
Die Kreuzvalidierung kann auch verwendet werden, um eine Überanpassung zu erkennen und zu verhindern. Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und sich nicht gut auf ungesehene Daten verallgemeinern lässt. Mit Hilfe der Kreuzvalidierung ist es möglich, Modelle mit Überanpassung zu identifizieren und das Modell anzupassen, um das Risiko der Überanpassung zu verringern.
Die Kreuzvalidierung ist eine leistungsstarke und beliebte Technik, die beim maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft zur Bewertung und Anpassung von Modellen eingesetzt wird. Sie wird verwendet, um die Leistung eines maschinellen Lernmodells zu bewerten, und kann auch dazu verwendet werden, verschiedene Modelle zu vergleichen, Hyperparameter abzustimmen und den Bias-Varianz-Kompromiss zu verwalten. Es ist auch nützlich, um Overfitting zu erkennen und zu verhindern. In diesem Artikel finden Sie einen umfassenden Leitfaden zur Kreuzvalidierung, in dem die Vorteile, die verschiedenen Techniken und die Zusammenhänge mit der Modellauswahl, der Abstimmung von Hyperparametern, dem Bias-Varianz-Abgleich und der Überanpassung erörtert werden.
Die technischen Bezeichnungen für die 4 Haupttypen von Datensätzen in der Kreuzvalidierungsmethodik sind Trainingsset, Validierungsset, Testset und Holdout-Set.
Es gibt drei Haupttypen der Kreuzvalidierung: Holdout, wiederholtes Holdout und k-fold.
Die Holdout-Kreuzvalidierung ist die einfachste Methode, bei der der Datensatz nach dem Zufallsprinzip in eine Trainingsmenge und eine Testmenge aufgeteilt wird. Das Modell wird auf dem Trainingssatz trainiert und dann auf dem Testsatz bewertet. Dies kann mehrmals mit unterschiedlichen Aufteilungen durchgeführt werden, um einen Eindruck von der Robustheit des Modells zu erhalten.
Die wiederholte Holdout-Kreuzvalidierung ist ähnlich, aber Sie führen die Aufteilung mehrmals durch und ermitteln den Durchschnitt der Ergebnisse. Diese Methode ist robuster als die Holdout-Kreuzvalidierung, kann aber rechenintensiver sein.
Die K-fache Kreuzvalidierung ist die robusteste Methode, aber auch die rechenintensivste. Bei dieser Methode wird der Datensatz in k Partitionen aufgeteilt. Das Modell wird auf k-1 Partitionen trainiert und auf der verbleibenden Partition getestet. Dies wird k-mal wiederholt, wobei jede Partition einmal als Testsatz dient. Die Ergebnisse werden dann gemittelt.