Вопрос или проблема
Сначала я разделил набор данных на обучающую и валидационную выборки, откалибровав скрытые параметры для достижения хороших результатов на валидационных данных (все остальные параметры были откалиброваны во время обучения).
Затем я сгенерировал 100 случайных разбиений данных на новые обучающие и валидационные наборы. Для каждого из этих разбиений я снова запустил модель, на этот раз откалибровав только основные параметры, оставив ранее откалиброванные валидационные параметры фиксированными для каждого из 100 разбиений.
На графике ниже показана взаимосвязь между производительностью на обучающих и валидационных выборках для этих разбиений:
Рис.1: Производительность на валидации по сравнению с производительностью на обучении для случайно выбранных разбиений обучающей/валидационной выборки
Мой вопрос: то, что производительность на валидации снижается с увеличением производительности на обучении, что это мне говорит?
Ответ или решение
Снижение валидационной производительности при увеличении производительности на обучающем наборе данных может указывать на несколько важных аспектов, связанных с качеством модели и ее обобщающей способностью. Давайте рассмотрим несколько возможных причин такого поведения.
-
Переобучение (Overfitting): Наиболее вероятной причиной является переобучение модели. Это происходит, когда модель настолько хорошо подстраивается под обучающие данные, что начинает запоминать их шум и специфические особенности, а не выделять общие закономерности. В результате, производительность модели на обучающих данных увеличивается, в то время как ее способность обобщать на новые, невидимые данные (в данном случае, на валидационных) снижается.
-
Выбор параметров модели: Возможно, что параметры, которые вы откалибровали на валидационных данных, не оптимальны для новых подмножеств, используемых в ваших 100 случайных разделениях. Если параметры, которые фиксировались в вашем эксперименте, не учитывают специфику новых наборов данных, модель может демонстрировать хорошую производительность на обучающих данных, но слабую – на валидационных.
-
Несбалансированные данные: Если ваши данные имеют несбалансированные классы или параметры, это может повлиять на обучение и валидацию. В результате модель может адаптироваться к более представленным классам в обучающей выборке, что снижает ее способность к обобщению на менее представленном классе на валидации.
-
Масштабируемость модели: Ваша модель может быть слишком сложной (например, иметь слишком много параметров) относительно объема данных. Это также может вызывать ситуацию, когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, снижая производительность на валидационных данных.
-
Качество валидационных данных: Наконец, это может указывать на проблемы с самим набором валидационных данных. Возможно, они меньше по объему, имеют шум или сами по себе имеют проблемы качества, что затрудняет адекватную оценку производительности модели.
Рекомендации по улучшению ситуации:
-
Регуляризация: Рассмотрите возможность добавления регуляризационных методов (например, L1 или L2 регуляризация), чтобы предотвратить переобучение.
-
Увеличение объема данных: Если возможно, попробуйте увеличить объем данных для обучения, используя методы аугментации данных.
-
Переход к более простой модели: Если ваша модель обладает высокой сложностью, возможно, имеет смысл рассмотреть более простую архитектуру.
-
Увеличение валидационного набора: Попробуйте использовать большее количество данных для валидации или изменить механизм разделения данных, чтобы сделать его более репрезентативным.
-
Проверка кросс-валидации: Используйте кросс-валидацию, чтобы удостовериться, что ваша модель обобщает данные, как только обучается на различных поднаборах данных.
Таким образом, чтобы улучшить общую производительность модели, необходимо внимательно пересмотреть подходы к тренировке, валидации и настройке параметров.