Validierungssätze sind Teilmengen von Daten, die zur Bewertung der Leistung eines Vorhersagemodells verwendet werden. Diese Untergruppe von Daten unterscheidet sich in der Regel von den Trainingsdaten, die zur Erstellung des Modells verwendet wurden, und wird verwendet, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells zu testen. Validierungssätze helfen dabei, etwaige Verzerrungen im Modell sowie eine mögliche Überanpassung zu erkennen.
Validierungssets sind bei der Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen unerlässlich. Sie helfen sicherzustellen, dass das Modell nicht zu sehr an die Trainingsdaten angepasst wird, und können mögliche Verzerrungen in den Daten oder im Modell aufzeigen. Außerdem können sie einen Hinweis darauf geben, wie gut das Modell bei unbekannten Daten abschneiden wird.
Es gibt verschiedene Arten von Validierungssätzen, darunter Holdout-Sätze, Kreuzvalidierungssätze und Bootstrap-Validierungssätze. Jede Art von Set hat ihre eigenen Vor- und Nachteile und kann zur Bewertung verschiedener Aspekte des Modells verwendet werden.
Holdout-Sets
Holdout-Sets sind die einfachste Art von Validierungssets und beinhalten eine Aufteilung der Daten in einen Trainingssatz und einen Testsatz. Der Testsatz wird verwendet, um die Leistung des Modells auf ungesehenen Daten zu bewerten.
Bei Kreuzvalidierungssätzen werden die Daten in mehrere Sätze aufgeteilt, und jeder Satz wird zur Bewertung der Leistung des Modells verwendet. Dies ermöglicht eine genauere Bewertung des Modells, da es an mehreren Datensätzen getestet wird.
Bei Bootstrap-Validierungssätzen werden die Daten mehrfach nach dem Zufallsprinzip abgetastet und die Leistung des Modells anhand jeder Stichprobe bewertet. Dies trägt dazu bei, mögliche Verzerrungen des Modells zu reduzieren.
Validierungssätze bieten mehrere Vorteile, u. a. die Verringerung der Überanpassung, die Identifizierung von Verzerrungen und die Bereitstellung eines Hinweises darauf, wie das Modell bei unbekannten Daten abschneiden wird. Außerdem können sie helfen, die Parameter des Modells zu optimieren.
Trotz der vielen Vorteile, die die Verwendung von Validierungssätzen mit sich bringt, gibt es einige Herausforderungen, die damit verbunden sind. Zum Beispiel müssen die für Validierungssets verwendeten Daten repräsentativ für die für das Training verwendeten Daten sein, was schwer zu gewährleisten sein kann. Außerdem kann die Erstellung und Pflege von Validierungssätzen zeitaufwändig sein.
Ein Validierungssatz ist ein Datensatz, der zur Abstimmung der Modellparameter verwendet wird. Der Validierungssatz wird verwendet, um abzuschätzen, wie gut das Modell auf neue Daten verallgemeinert werden kann. Das Modell wird auf dem Trainingssatz trainiert, und der Validierungssatz wird verwendet, um den Generalisierungsfehler zu schätzen.
Die vier Haupttypen von Datensätzen in der Kreuzvalidierungsmethode sind: Trainingsset, Validierungsset, Testset und Holdout-Set.
Es gibt drei Arten der Datenvalidierung: syntaktische, semantische und pragmatische.
Die syntaktische Validierung ist die grundlegendste Art der Datenvalidierung, bei der einfach überprüft wird, ob die Daten im richtigen Format vorliegen. Bei der syntaktischen Validierung wird z. B. geprüft, ob eine E-Mail-Adresse das richtige Format hat, d. h. mit einem "@"-Symbol und einem ".".
Die semantische Validierung geht einen Schritt weiter als die syntaktische Validierung und prüft, ob die Daten eine Bedeutung haben. Bei der semantischen Validierung wird zum Beispiel überprüft, ob eine E-Mail-Adresse nicht in einem Wegwerfformat vorliegt.
Die pragmatische Validierung ist die umfassendste Art der Datenvalidierung und prüft, ob die Daten sowohl das richtige Format haben als auch eine Bedeutung. Bei der pragmatischen Validierung wird beispielsweise geprüft, ob eine E-Mail-Adresse das richtige Format hat, keine Wegwerf-E-Mail-Adresse ist und mit einem echten, aktiven E-Mail-Konto verknüpft ist.
Validierungssätze werden verwendet, um die Leistung unserer Modelle zu beurteilen. Wir verwenden Validierungssätze, um zu sehen, wie gut unsere Modelle auf neue Daten verallgemeinert werden können. Generalisierung bedeutet, dass unsere Modelle in der Lage sind, genaue Vorhersagen für Daten zu treffen, die sie zuvor noch nicht gesehen haben. Wenn unsere Modelle nicht gut verallgemeinert werden können, sind sie nicht effektiv und wir können sie nicht verwenden, um Vorhersagen für neue Daten zu treffen.
Bei der Validierung wird beurteilt, ob ein Modell für den Zweck geeignet ist. Bei der Kalibrierung wird geprüft, ob das Modell genau ist.