Křížová validace

Křížová validace je metoda, při které je jedna datová sada rozdělena do podmnožin a používá se k ověření přesnosti modelu. Obecně to zahrnuje rozdělení dat do trénovací sady a testovací sady. Model je přizpůsoben pomocí tréninkové sady a poté vyhodnocen pomocí testovací sady.

Cross-Validation je důležitým nástrojem pro měření přesnosti a spolehlivosti modelu. Pomáhá omezovat nadměrné přizpůsobení, ke kterému dochází, když je model příliš složitý a příliš se hodí k datům použitým k jeho trénování. Díky tomu je pro model obtížnější provádět přesné předpovědi pro data, která předtím neviděl. Křížová validace zajišťuje, že model je dostatečně flexibilní, aby bylo možné zobecnit na různá data, aniž by došlo k překrytí.

Nejjednodušší formou křížové validace je k-násobná křížová validace. Tato technika zahrnuje rozdělení datové sady do k podmnožin, kde k je počet záhybů. Každý záhyb se používá k vyhodnocení modelu jednou. Model je vyhodnocen výpočtem střední chyby. Počet záhybů se může lišit v závislosti na velikosti datové sady a počtu příkladů školení.

Křížová validace je důležitou technikou pro vyhodnocení přesnosti modelu a zlepšení spolehlivosti předpovědí. Tato technika se používá v různých oblastech, včetně strojového učení, datové vědy a kybernetické bezpečnosti. Rozdělením souboru dat a použitím schématu systematického ověřování mohou výzkumníci ověřit, že model je přesný a nepřesahuje data použitá k jeho trénování.