Ristvalideerimine

Ristvalideerimine on meetod, mille puhul üks andmestik jagatakse alamhulkadeks ja seda kasutatakse mudeli täpsuse kinnitamiseks. Üldiselt hõlmab see andmete jagamist koolituskomplektiks ja testimiskomplektiks. Mudel sobib treeningkomplekti kasutades ja seejärel hinnatakse seda testimiskomplektiga.

Ristvalideerimine on oluline tööriist mudeli täpsuse ja usaldusväärsuse mõõtmiseks. See aitab vähendada ülepaigutamist, mis tekib siis, kui mudel on liiga keeruline ja sobib liiga täpselt selle treenimiseks kasutatud andmetega. See muudab mudeli jaoks keerulisemaks täpsete prognooside tegemise andmete kohta, mida ta varem pole näinud. Ristvalideerimine tagab, et mudel on piisavalt paindlik, et üldistada erinevatele andmetele ilma ülepaigutamiseta.

Ristvalideerimise lihtsaim vorm on k-kordne ristvalideerimine. See meetod hõlmab andmestiku jagamist k alamhulgaks, kus k on voltide arv. Iga volti kasutatakse mudeli hindamiseks üks kord. Mudelit hinnatakse keskmise vea arvutamise teel. Voldimiste arv võib varieeruda sõltuvalt andmekogumi suurusest ja treeningnäidete arvust.

Ristvalideerimine on oluline meetod mudeli täpsuse hindamiseks ja prognooside usaldusväärsuse parandamiseks. Seda tehnikat kasutatakse erinevates valdkondades, sealhulgas masinõppes, andmeteaduses ja küberturvalisuses. Andmestiku jagades ja süstemaatilist valideerimisskeemi kasutades saavad teadlased kontrollida, kas mudel on täpne ega ole selle koolitamiseks kasutatud andmetega liialdatud.