Вопрос или проблема
Я выполнил перекрестную проверку с использованием k-складок и измерил полученную среднюю ошибку (RMSE) для каждой складки. Это было сделано с 5 складками, и 4 измерения дали схожие ошибки (между 10% и 12%), но одно из тестов дало ошибку 4%.
Что можно заключить относительно переобучения в этом эксперименте?
Является ли модель переобученной, потому что она работает значительно лучше в одной из ситуаций, чем в других?
Спасибо.
Короче говоря, k-складочная перекрестная проверка не касается переобучения. Ваши образцы никогда не могут быть идеально идентичными, поэтому вы можете только заключить, что ваша ошибка составляет среднее±стандартное отклонение.
Если ваш процесс обучения модели итеративный, тогда вы можете обнаружить переобучение, проверяя оценку теста в ходе обучения.
Если вы делаете поиск гиперпараметров с использованием k-складочной перекрестной проверки, возможно, с множеством шагов, то вы в конечном итоге можете обнаружить, что оценка по удержанию намного хуже, чем средняя оценка теста. Это тоже будет переобучением.
Ответ или решение
Для анализа результатов кросс-валидации (CV) с целью определения переобучения (overfitting) необходимо учесть несколько ключевых моментов, связанных с интерпретацией полученных ошибок и поведением модели на различных подвыборках данных.
Понимание кросс-валидации
Кросс-валидация, и в частности ее метод k-fold, представляет собой мощный инструмент для оценки обобщающей способности модели. При использовании k-fold CV данные разбиваются на k частей (фолдов). Модель обучается на k-1 фолдах и тестируется на оставшемся одном фолде. Этот процесс повторяется k раз, так что каждое разделение данных используется для тестирования модели. Результаты затем суммируются и усредняются, чтобы получить общую ошибку модели.
Анализ полученных результатов
В вашем случае вы наблюдали значения ошибки (RMSE) в диапазоне от 10% до 12% для четырех фолдов, в то время как один из фолдов показал гораздо меньшую ошибку — всего 4%. Это существенное отличие между фолдами может служить сигналом о возможном переобучении, но для окончательных выводов необходимо проанализировать ситуацию более подробно.
-
Сравнение значений ошибок:
- Значения ошибок варьируются в пределах 10-12% для большинства фолдов, что может указывать на стабильную и надежную модель. Однако наличие исключительного (и значительно более низкого) значения в 4% может свидетельствовать о том, что в данный конкретный фолд попали аномально легкие или нетипичные данные.
-
Причины вариации ошибок:
- Вариация ошибок может быть вызвана несколькими факторами:
- Неоднородность данных: Если один из фолдов содержит гораздо меньше сложных примеров, это может привести к значительно лучшему результату.
- Аномальные данные: Есть вероятность, что данный фолд перемешал или даже случайно исключил важные сложности, встречающиеся в остальных данных.
- Вариация ошибок может быть вызвана несколькими факторами:
-
Выводы о переобучении:
- Если ваша модель демонстрирует стабильные результаты на большинстве фолдов, но сильно колеблется на отдельных, это может сигнализировать о ее переобучении, особенно если модель показывает лучшую производительность на данных, которые не являются репрезентативными для общей выборки.
- Отсутствие переобучения было бы подразумевало, что результаты модели не должны сильно варьироваться между фолдами. Существование одного фолда с минимальной ошибкой указывает на потенциальную уязвимость модели к таким же аномалиям на тестовых данных.
Рекомендации для дальнейшего анализа
-
**Повторные:
- Попробуйте выполнить повторные запуски кросс-валидации с разными разбиениями данных, чтобы проверить, будет ли фолд с низкой ошибкой стабильным.
-
Анализ данных:
- На уровне подготовки данных, необходимо понять, как были собраны и распределены данные, и перепроверить, не произошло ли случайных искажений в процессе разбиения на фолды.
-
Кривая обучения:
- Используйте кривая обучения, чтобы следить за процессами переобучения в зависимости от объема обучающих данных и итераций обучения. Это может помочь вам лучше понимать, как ваша модель реагирует на объемы данных.
-
Гиперпараметры:
- Проверьте настройки модели и гиперпараметры на наличие потенциальных настроек, способствующих переобучению.
Заключение
Таким образом, наличие значительной вариации ошибок среди фолдов указывает на вероятность переобучения вашей модели. Важно не только основываться на значениях RMSE в кросс-валидации, но и принимать во внимание контекст данных, с которыми вы работаете. Регулярный анализ кросс-валидации и дальнейшая оптимизация модели помогут избежать переобучения и улучшить обобщающую способность модели на новых данных.