[Day 25] 交叉驗證Cross | 就愛喝咖啡
等模型訓練好之後,再用測試集去測試模型的性能。主要的交叉驗證法有以下幾個方法:Holdout;K-fold;Leaveoneoutcrossvalidation;RandomSubsampling;Bootstrap.
今日學習目標 常見的交叉驗證方法 K-fold Leave one out cross validation Random Subsampling Bootstrap 前言為了避免模型訓練發生過度擬合,通常我們還會從訓練集切一小部分資料出來進行驗證。驗證集的用處則是用來檢視模型在訓練過程中每次的迭代結果訓練的好不好。但該如何切出這個驗證集比較有公信力呢?如果我們僅切一小份的資料他是能有有效的評估訓練時模型的好壞嗎?在某些情況底下單純直接從資料集裡面切一塊出來當驗證集,是沒有辦法很有效的去評估一個模型訓練的好壞。說不定訓練出來的模型在這一份驗證集恰好表現得不錯,如果又隨機抽另一份資料來當驗證集說不定結果會變得很糟糕。這就表示模型泛化能力不足。為了避免這種情況發生並且有效的切割驗證集來評估模型,我們可以採用交叉驗證 Cross-Validation 的技巧來獲得最佳驗證。
什麼是交叉驗證?在解釋交叉驗證之前我們先來討論將資料集切分為訓練集、測試集和驗證集的問題。在一般狀況下我們會將資料先切割成兩等份,分別為訓練集和測試集。其中在訓練階段模型只會對訓練集進行擬合,另外測試集的資料並未參與訓練,因此可以拿來當作最終評估模型的好壞。但是我們訓練的模型希望找到一個不錯的超參數,使得模型在訓練集和測試集都有不錯的成績,也就是說 loss 要越低越好。因此最常見的作法會將訓練資料再切出一個驗證集來找出一個最佳的模型參數,使得驗證集的表現要最好。但是為了避免模型對於我們所切的驗證集過度擬合,因此可已透過交叉驗證的方法對模型做更好的評估。所謂的交叉驗證簡單來說是將訓練資料進行分組,一部分做為訓練子集來訓練模型,另一部分做為驗證子集來評估模型。用訓練子集的數據先訓練模型,然後用驗證子集去跑一遍,看驗證集的損失函數(loss)或是分類準確率等。等模型訓練好之後,再用測試集去測試模型的性能。主要的交叉驗證法有以下幾個方法:
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