Validação cruzada

A validação cruzada é um método no qual um único conjunto de dados é particionado em subconjuntos e usado para validar a precisão de um modelo. Em geral, isso envolve a partição dos dados em um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. O modelo é ajustado usando o conjunto de treinamento e, em seguida, avaliado com o conjunto de teste.

A validação cruzada é uma ferramenta importante para medir a precisão e a confiabilidade de um modelo. Ela ajuda a reduzir o sobreajuste, que ocorre quando um modelo é excessivamente complexo e se ajusta muito bem aos dados usados para treiná-lo. Isso torna mais difícil para o modelo fazer previsões precisas para dados que ele nunca viu antes. Isso torna mais difícil para o modelo fazer previsões precisas para dados que ele nunca viu antes. A validação cruzada garante que o modelo seja flexível o suficiente para ser generalizado para dados diferentes sem excesso de ajuste.

A forma mais simples de validação cruzada é a validação cruzada k-fold. Essa técnica envolve a partição do conjunto de dados em k subconjuntos, em que k é o número de dobras. Cada dobra é usada para avaliar o modelo uma vez. O modelo é avaliado pelo cálculo do erro médio. O número de dobras pode variar de acordo com o tamanho do conjunto de dados e o número de exemplos de treinamento.

A validação cruzada é uma técnica importante para avaliar a precisão de um modelo e melhorar a confiabilidade das previsões. Essa técnica é usada em vários campos, inclusive aprendizado de máquina, ciência de dados e segurança cibernética. Ao dividir o conjunto de dados e usar um esquema de validação sistemática, os pesquisadores podem verificar se o modelo é preciso e não se ajustou excessivamente aos dados usados para treiná-lo.