机器学习中的模型验证

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简介

模型验证是一种技术，我们通过收集、预处理并将适当的数据馈送到机器学习算法来验证已构建的模型。我们不能直接将数据馈送到模型中，对其进行训练然后部署。验证模型的性能或结果至关重要，以检查模型是否按照我们的预期运行。有多种模型验证技术用于根据不同类型的模型及其行为来评估和验证模型。

在本文中，我们将讨论模型验证、其背后的核心思想、为什么需要它、它的优势以及如何使用SKLearn验证模型。这将帮助人们更深入地理解模型验证的概念，并能够使用SKLearn验证模型。

什么是模型验证？

机器学习完全关乎数据、数据质量、数据数量以及对数据的操作。大多数情况下，我们收集数据；我们必须对其进行清理、预处理，然后应用适当的算法并从中获得最佳拟合模型。但是，获得模型后，任务并未完成；模型验证与训练一样重要。

直接训练然后部署模型是行不通的，在医疗保健模型等敏感领域，存在巨大的风险，并且必须进行现实生活中的预测；在这种情况下，模型中不应该出现错误，因为它可能会造成巨大的损失。

模型验证的优势

模型验证提供了许多优势。

模型的质量

模型验证的首要优势是模型的质量；是的，我们可以通过验证模型来快速了解模型的性能和质量。

模型的灵活性

其次，验证模型可以很容易地了解其灵活性。模型验证也有助于使模型更灵活。

过拟合和欠拟合

模型验证有助于识别模型是否欠拟合或过拟合。在欠拟合的情况下，模型在训练数据中给出较高的准确性，但在验证阶段模型性能较差。在过拟合的情况下，模型在训练或验证阶段的性能都不好。

有多种技术可用于验证模型；让我们尝试逐一讨论它们。

训练测试分割

训练测试分割是用于验证数据的最基本和最简单的模型验证技术之一。在这里，我们可以轻松地将数据分成两部分，训练集和测试集。此外，我们还可以选择要分割数据的比例。

如果训练集中不存在任何数据集的子集，而测试集中存在该子集，则train_test_split方法存在一个问题，在这种情况下，模型将报错。

留出法

留出法也与训练测试分割方法非常相似；只是这里，我们对数据进行了额外的分割。使用训练测试分割方法时，可能会发生数据有两个分割，并且数据可能会泄漏，从而导致模型过拟合。为了克服这个问题，我们还可以将数据再分割成一个部分，称为留出集或验证集。

所以基本上，在这里，我们在大型训练集上训练我们的数据，然后在测试集上测试模型。一旦模型在训练集和测试集上都表现良好，我们就会在最终的验证集上尝试模型，以了解模型在未知数据集中的行为。

K折交叉验证

K折交叉验证是将数据分割成其训练点和测试点的一种广泛使用且最准确的方法之一。在这种方法中，使用了KNN算法的逻辑或工作机制。与KNN算法一样，这里我们也有一个称为K的项，它是数据的分割次数。

在这种方法中，我们不是将数据分割一次，而是根据K的值进行多次分割。假设K的值定义为5。然后模型将数据集分割五次，并且每次都会选择不同的训练集和测试集。

通过这样做，我们获得了一个显著的优势，即模型可以测试所有数据，并且模型不会有偏差。

留一法

留一法也是K折交叉验证技术的一种变体，其中我们将K定义为n。其中n是我们数据集中拥有的样本数或数据观测数。在这里，模型对每个数据样本进行训练和测试，并且模型将每个样本视为测试集，而其他样本视为训练集。

尽管这种方法并未广泛使用，但留出法和K折方法解决了大多数与模型验证相关的问题。

关键要点

• 模型验证是机器学习中最重要的任务之一，应该对所有要部署的模型进行实施。

• 模型验证使我们能够了解模型的行为、其在数据上的性能、过拟合和欠拟合等问题以及与模型相关的错误。

• 训练测试分割和留出法是简单且最常用的模型验证方法，其中数据被分成两到三部分，并在测试集上验证模型。

• K折方法是一种更高级且更准确的模型验证方法，其中数据被分割K次，每次训练集和测试集都保持变化。

• 留一法是K折方法的一种变体，其中模型将数据的一个观测值排除在训练集之外，并将其用作测试集。

结论

在本文中，我们讨论了模型验证、其重要性、模型验证的优势以及用于验证机器学习模型的不同模型。这将有助于人们理解模型验证并将其应用于任何数据和任何模型。