Was ist Cross-Validation?

Cross-Validation ist eine statistische Technik, die beim maschinellen Lernen verwendet wird , um zu beurteilen, wie gut ein Modell auf neue und unbekannte Daten verallgemeinert werden kann. Dabei werden die verfügbaren Daten in mehrere Teilmengen oder Falten unterteilt und das Modell iterativ anhand verschiedener Kombinationen dieser Falten trainiert und ausgewertet.

So funktioniert die Cross-Validation

Der Prozess der Cross-Validation umfasst normalerweise die folgenden Schritte:

1. Die Daten werden in k Teilmengen oder Faltungen unterteilt.
2. Für jede Falte wird das Modell mithilfe der verbleibenden k-1 Falten trainiert.
3. Das trainierte Modell wird dann anhand der zurückgehaltenen Falte ausgewertet.
4. Die Bewertungsmetrik, beispielsweise Genauigkeit oder mittlerer quadrierter Fehler, wird für jede Falte aufgezeichnet.
5. Die Ergebnisse aus jeder Faltung werden gemittelt, um ein Gesamtmaß für die Leistung des Modells zu erhalten.
6. Um die Robustheit der Auswertung sicherzustellen, wird der Vorgang mit unterschiedlichen Faltkombinationen wiederholt.

Warum Cross-Validation wichtig ist

Die Cross-Validation spielt aufgrund mehrerer wichtiger Vorteile eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen:

• Bewerten der Modellstabilität: Durch Cross-Validation lässt sich bestimmen, ob die Leistung eines Modells über verschiedene Datenteilmengen hinweg konsistent ist, und es werden Erkenntnisse über seine Stabilität und Generalisierungsfähigkeit gewonnen.
• Vermeidung von Überanpassung: Durch die Auswertung eines Modells anhand unbekannter Daten hilft die Cross-Validation dabei, Überanpassung zu erkennen und zu vermeiden. Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell mit den Trainingsdaten gute Ergebnisse liefert, sich jedoch nicht auf neue Daten übertragen lässt.
• Hyperparameter-Tuning : Die Cross-Validation hilft bei der Auswahl optimaler Hyperparameter, indem sie die Modellleistung anhand verschiedener Parametereinstellungen auswertet und diejenigen identifiziert, die die besten Ergebnisse liefern.
• Vergleich der Modellleistung: Durch Cross-Validation ist ein fairer und zuverlässiger Vergleich verschiedener Modelle oder Algorithmen anhand ihrer Leistungskennzahlen möglich.

Die wichtigsten Anwendungsfälle für die Cross-Validation

Cross-Validation wird häufig in verschiedenen Datenverarbeitungs- und Analyseszenarien verwendet, darunter:

• Modellauswahl: Durch Cross-Validation lässt sich das beste Modell unter mehreren Kandidaten auswählen, indem die Leistung dieser Modelle anhand unterschiedlicher Datenteilmengen verglichen wird.
• Hyperparameter-Tuning: Die Cross-Validation hilft dabei, die optimale Kombination von Hyperparametern für ein bestimmtes Modell zu finden, indem die Leistung unter verschiedenen Einstellungen bewertet wird.
• Merkmalsauswahl: Die Cross-Validation hilft bei der Identifizierung der relevantesten Merkmale für ein Modell, indem ihre Auswirkungen auf die Leistung bewertet werden, wenn sie ein- oder ausgeschlossen werden.
• Modellbewertung: Durch Cross-Validation lässt sich die Leistung eines Modells anhand unbekannter Daten zuverlässig beurteilen. So können Unternehmen auf Grundlage der Vorhersagegenauigkeit fundierte Entscheidungen treffen.

Andere Technologien oder Begriffe, die eng mit der Cross-Validations verwandt sind

Andere Techniken und Konzepte, die eng mit der Cross-Validations verwandt sind, sind:

• Holdout-Validierung: Ähnlich wie bei der Cross-Validations werden bei der Holdout-Validierung die Daten in einen Trainingssatz und einen separaten Validierungssatz aufgeteilt. Allerdings wird nur eine einzige Trainings-Test-Aufteilung durchgeführt, während bei der Cross-Validations mehrere Aufteilungen durchgeführt werden.
• Geschichtete Cross-Validations: Diese Variante der Cross-Validations stellt sicher, dass die Klassenverteilung in jeder Falte die allgemeine Klassenverteilung im Datensatz genau widerspiegelt. Dies ist insbesondere bei unausgewogenen Datensätzen nützlich.
• K-fache Cross-Validations: Bei der gebräuchlichsten Variante der Cross-Validations werden die Daten in K gleich große Teile unterteilt und jeder Teil nacheinander als Validierungssatz verwendet, während mit den verbleibenden K-1 Teilen trainiert wird.
• Leave-One-Out-Cross-Validation: Bei dieser Variante fungiert jeder Datenpunkt als separater Fold, wobei das Modell anhand der verbleibenden Datenpunkte trainiert wird. Dies ist für kleine Datensätze nützlich, kann aber rechenintensiv sein.

Warum sich Dremio-Benutzer für Cross-Validation interessieren könnten

Für Dremio-Benutzer, insbesondere für diejenigen, die in den Bereichen Datenverarbeitung , Analytik und maschinelles Lernen tätig sind, ist die Cross-Validations aus folgenden Gründen wertvoll:

• Modellbewertung und -auswahl: Durch Cross-Validations können Dremio-Benutzer die Leistung ihrer Modelle für maschinelles Lernen bewerten und die genauesten und am besten geeigneten Modelle für ihre spezifischen Anwendungsfälle auswählen.
• Optimierung der Modellleistung: Durch die Nutzung der Cross-Validations können Dremio-Benutzer Hyperparameter feinabstimmen und die Auswirkungen verschiedener Funktionssätze auf die Modellleistung bewerten, was zu optimierten und zuverlässigeren Vorhersagen führt.
• Sicherstellung der Robustheit: Mithilfe der Cross-Validations können Dremio-Benutzer sicherstellen, dass ihre Modelle robust sind und sich gut auf unbekannte Daten übertragen lassen. Dadurch wird das Risiko einer Überanpassung und unzuverlässiger Vorhersagen minimiert.