Giới thiệu về k-fold cross-validation

Cross-validation là một phương pháp thống kê được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các mô hình học máy. Phương pháp này thường được sử dụng để so sánh và chọn ra mô hình tốt nhất cho một bài toán. Cross-validation k-fold là một kỹ thuật đơn giản, dễ thực hiện và cho ra các ước lượng tin cậy hơn so với các phương pháp khác. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về phương pháp cross-validation k-fold trên trituenhantao.io.

Khái niệm cross-validation k-fold

Phương pháp cross-validation là một kỹ thuật lấy mẫu được sử dụng để đánh giá mô hình học máy khi dữ liệu không đủ phong phú.

Tham số quan trọng trong phương pháp này là k, đại diện cho số nhóm mà dữ liệu sẽ được chia thành. Do đó, phương pháp này được gọi là cross-validation k-fold. Khi giá trị của k được chọn, chúng ta sẽ sử dụng giá trị đó trong tên của phương pháp đánh giá. Ví dụ, nếu k=10, phương pháp sẽ được gọi là 10-fold cross-validation.

Có Thể Bạn Quan Tâm :   Even though, even so, even if: Cách dùng & Phân biệt

Phương pháp này thường được thực hiện theo các bước sau:

  1. Trộn ngẫu nghiên dữ liệu trong tập dữ liệu.
  2. Chia tập dữ liệu thành k nhóm.
  3. Với mỗi nhóm:
    1. Sử dụng nhóm hiện tại để đánh giá hiệu quả của mô hình.
    2. Các nhóm còn lại được sử dụng để huấn luyện mô hình.
    3. Huấn luyện mô hình.
    4. Đánh giá và sau đó hủy mô hình.
  4. Tổng hợp hiệu quả của mô hình từ các số liệu đánh giá.

Một điểm quan trọng là mỗi mẫu chỉ được gán cho một nhóm duy nhất và phải ở trong nhóm đó cho đến khi quá trình chấm điểm kết thúc. Các tiền xử lý dữ liệu như xây dựng từ vựng chỉ được thực hiện trên tập huấn luyện đã được chia, không được thực hiện trên toàn bộ tập dữ liệu. Việc hủy mô hình sau mỗi lần đánh giá là bắt buộc, để tránh trường hợp mô hình ghi nhớ nhãn của tập kiểm tra từ lần đánh giá trước. Các sai sót này dễ xảy ra và có thể dẫn đến kết quả đánh giá không chính xác (thường là tích cực hơn thực tế).

Có Thể Bạn Quan Tâm :   Kèo rung là gì? Tất tần tật về kèo rung

Kết quả tổng hợp thường được tính bằng cách lấy trung bình của các lần đánh giá. Thông tin về phương sai và độ lệch chuẩn cũng có thể được bổ sung vào kết quả tổng hợp để cung cấp thông tin chi tiết hơn.

Cấu hình giá trị k

Giá trị của k là một thông số quan trọng để đánh giá mô hình chính xác. Vậy làm thế nào để lựa chọn giá trị này?

Có ba chiến thuật phổ biến để lựa chọn giá trị k:

  • Đại diện: Chọn giá trị k sao cho mỗi tập huấn luyện/kiểm tra đủ lớn, có thể đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu.
  • k=10: Đặt giá trị k bằng 10, một giá trị thông thường được sử dụng và đã được chứng minh có sai số nhỏ, phương sai thấp (qua thực nghiệm).
  • k=n: Đặt giá trị k bằng n, với n là kích thước của tập dữ liệu. Khi đó, mỗi mẫu sẽ được sử dụng để đánh giá mô hình một lần. Phương pháp này còn được gọi là leave-one-out cross-validation.
Có Thể Bạn Quan Tâm :   Tia lửa điện là gì? Điều kiện tạo ra tia lửa điện – Cơ Khí Việt Hàn

Giá trị k=10 là một cấu hình phổ biến. Bạn nên sử dụng giá trị này nếu bạn gặp khó khăn trong việc lựa chọn giá trị phù hợp cho bài toán của mình. Hơn nữa, bạn nên chọn giá trị k sao cho các mẫu được chia đều vào các nhóm. Thư viện scikit-learn cung cấp các công cụ đầy đủ để thực hiện cross-validation. Bạn có thể tham khảo Model Selection API để biết thêm chi tiết.

Nếu bạn thấy bài viết hữu ích, hãy chia sẻ với những người quan tâm. Hãy thường xuyên truy cập trituenhantao.io hoặc đăng ký (dưới chân trang) để nhận thông tin về những bài viết tương tự!

Back to top button