Оценка и проверка модели необходимы для оценки производительности и обобщения модели машинного обучения. Надлежащая оценка помогает гарантировать точность и надежность модели применительно к новым неизвестным данным.

Разделение между поездами и тестами

Разделение поезд-тест — это фундаментальный метод, используемый для оценки моделей машинного обучения. Набор данных разделен на два отдельных набора: обучающий набор и тестовый набор. Модель обучается на обучающем наборе и оценивается на тестовом наборе. Это обеспечивает оценку производительности модели на новых, невидимых данных.

Как правило, набор данных делится на 70–80 % для обучения и 20–30 % для тестирования, но это может варьироваться в зависимости от размера и характера данных. Разделение должно производиться случайным образом, чтобы обеспечить репрезентативность выборки данных в обоих наборах.

Перекрестная проверка

Хотя сплит-тестирование является простым и широко используемым методом, он имеет некоторые ограничения. Оценка производительности может быть чувствительной к конкретному используемому разбиению, что приводит к высокой дисперсии результатов. Перекрестная проверка — более надежный метод, решающий эту проблему.

При k-кратной перекрестной проверке набор данных делится на k сгибов одинакового размера. Модель обучается и оценивается k раз, при этом каждая складка служит тестовым набором ровно один раз. Окончательная оценка производительности представляет собой среднее значение показателей производительности по всем k итерациям.

Показатели эффективности

Показатели производительности — это количественные меры, используемые для оценки качества модели машинного обучения. Для разных типов задач (классификация, регрессия и т. д.) используются разные метрики. Некоторые общие показатели производительности включают в себя:

  • Точность: доля правильно классифицированных экземпляров от общего числа экземпляров (используется для задач классификации).
  • Precision, Recall и F1-Score: метрики, которые учитывают как истинно положительные, так и ложноположительные прогнозы, обеспечивая более детальное представление о производительности модели (используется для задач классификации).
  • Среднеквадратическая ошибка (MSE) и среднеквадратическая ошибка (RMSE): среднеквадратическая разница и квадратный корень из средней квадратичной разницы, соответственно, между фактическими и прогнозируемыми целевыми значениями (используется для задач регрессии).
  • R-квадрат: доля дисперсии целевой переменной, которая предсказуема на основе входных признаков (используется для задач регрессии).

Настройка гиперпараметров и выбор модели

Гиперпараметры — это параметры алгоритма машинного обучения, которые не извлекаются из данных, а задаются перед процессом обучения. Примеры включают скорость обучения, глубину дерева и количество деревьев в случайном лесу. Настройка гиперпараметров — это процесс поиска наилучшего сочетания гиперпараметров для конкретного набора данных и задачи.

Выбор модели включает в себя выбор лучшего алгоритма машинного обучения и конфигурации гиперпараметров для данной проблемы. Такие методы, как поиск по сетке, случайный поиск и байесовская оптимизация, могут использоваться для поиска в пространстве гиперпараметров и определения лучшей модели.