Xác thực chéo

Xác thực chéo là phương pháp trong đó một tập dữ liệu duy nhất được phân chia thành các tập hợp con và được sử dụng để xác thực tính chính xác của mô hình. Nói chung, điều này liên quan đến việc phân vùng dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra. Mô hình phù hợp khi sử dụng tập huấn luyện và sau đó được đánh giá bằng tập kiểm tra.

Xác thực chéo là một công cụ quan trọng để đo lường độ chính xác và độ tin cậy của mô hình. Nó giúp giảm tình trạng trang bị quá mức, xảy ra khi một mô hình quá phức tạp và quá khớp với dữ liệu được sử dụng để huấn luyện nó. Điều này khiến mô hình khó đưa ra dự đoán chính xác hơn cho dữ liệu mà nó chưa từng thấy trước đây. Xác thực chéo đảm bảo rằng mô hình đủ linh hoạt để khái quát hóa các dữ liệu khác nhau mà không cần trang bị quá mức.

Hình thức xác thực chéo đơn giản nhất là xác thực chéo k-fold. Kỹ thuật này liên quan đến việc phân vùng tập dữ liệu thành k tập con, trong đó k là số lần gấp. Mỗi lần gấp được sử dụng để đánh giá mô hình một lần. Mô hình được đánh giá bằng cách tính sai số trung bình. Số lần gấp có thể khác nhau tùy thuộc vào kích thước tập dữ liệu và số lượng ví dụ huấn luyện.

Xác thực chéo là một kỹ thuật quan trọng để đánh giá tính chính xác của mô hình và cải thiện độ tin cậy của các dự đoán. Kỹ thuật này được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm học máy, khoa học dữ liệu và an ninh mạng. Bằng cách tách tập dữ liệu và sử dụng sơ đồ xác thực hệ thống, các nhà nghiên cứu có thể xác minh rằng mô hình là chính xác và không quá phù hợp với dữ liệu được sử dụng để huấn luyện nó.