Вопрос или проблема
Я создаю класс, который следует следующему рабочему процессу:
-
Выбор модели и подгонка
Класс принимает список моделей и соответствующие им сетки гиперпараметров. Затем он выполняет стандартный процесс подгонки для каждой модели, используя предоставленный набор данных. Основная метрика оценки (оценка) может быть указана разработчиком (например, точность, ROC AUC, точность, средняя абсолютная ошибка). -
Выбор лучших моделей
После этапа подгонки моделей класс ранжирует модели на основании их оценок и выбирает лучшие N моделей, где N определяется разработчиком. Это гарантирует, что последующая настройка гиперпараметров сосредоточена на наиболее перспективных моделях. -
Оптимизация гиперпараметров
Для отобранных лучших моделей класс применяет поиск по сетке для изучения различных комбинаций гиперпараметров. Лучшие гиперпараметры выбираются для каждой модели, и соответствующие оценки фиксируются. Вы можете выбрать метод поиска: по сетке, случайный или байесовский. -
Результаты и ранжирование
Класс предоставляет информацию о ранжировании моделей на основе их оценок после оптимизации гиперпараметров. Это рейтинговое распределение помогает разработчикам определить наиболее подходящие модели для их конкретной задачи.
Тем не менее, я сталкиваюсь с проблемой: я выполняю первоначальную подгонку с использованием метода train_test_split (поскольку использование кросс-валидации может быть ресурсоемким). Во время поиска гиперпараметров я использую кросс-валидацию, так как это стандартная практика (я еще не нашел жизнеспособное решение для выполнения поиска без кросс-валидации).
Считаете ли вы, что это разумный подход, или может ли сравнение результатов train-test с кросс-валидацией быть концептуально ошибочным? Рекомендуете ли вы разделить эти процессы (сравнивая кросс-валидацию с кросс-валидацией и train-test с train-test), или же советуете придерживаться текущего подхода?
В идеале вы хотите использовать свой тестовый набор только в самом конце, т.е. после оптимизации гиперпараметров, когда вы знаете, какая модель является наилучшей. В противном случае вы будете “перегружать” тестовый набор несколько раз, рискуя косвенно адаптироваться к нему: а это нежелательно.
Я думаю, что вам всегда следует проводить кросс-валидацию, или, если вы хотите сэкономить вычислительные ресурсы, оценивать только на обучающем наборе. Но в последнем случае у вас не будет оценки ошибки обобщения модели, что является чем-то сравнимым с ошибкой теста.
Кросс-валидация должна быть лучшим выбором, и я думаю, что вы можете позволить пользователю/разработчику решить метод валидации (например, leave-one-out, который является недорогим, или k-fold cross val) и связанные параметры (как $\%$ разбиения или количество фолдов) в зависимости от доступного вычислительного бюджета.
Ответ или решение
Переобучение и тестирование моделей: Советы по использованию кросс-валидации и train_test_split
В современном машинном обучении важным аспектом является правильное разбиение данных для оценки производительности алгоритмов. Ваша задача связана с построением класса, который охватывает все этапы — от выбора модели до гиперпараметрической оптимизации. Основной вопрос касается использования методов разбиения данных: train_test_split и кросс-валидации. Рассмотрим, как лучше организовать этот процесс.
1. Определение методов разбиения данных
train_test_split — это метод, который позволяет разделить ваши данные на две части: обучающую (train) и тестовую (test). Это простая и быстрая процедура, позволяющая получить начальную оценку производительности модели. Однако недостаток этого подхода заключается в том, что он может не обеспечить устойчивую оценку, особенно если ваш набор данных небольшой или неравномерно распределён.
Кросс-валидация (CV), с другой стороны, использует множество разбиений данных, что позволяет получить более надёжную оценку общего качества модели. Различные методы кросс-валидации (например, k-fold, leave-one-out) обеспечивают вариативность, что помогает минимизировать эффект случайности при оценке производительности модели.
2. Ваша текущая стратегия: анализ
Вы используете метод train_test_split для первоначальной оценки, а кросс-валидацию — для оптимизации гиперпараметров. Это может иметь смысл для ускорения ранних этапов работы, однако есть некоторые нюансы, которые стоит учесть.
- Риск переобучения: Если вы дважды используете одну и ту же тестовую выборку — сначала для оценки, а потом для выбора лучших моделей, это может привести к моделям, «адаптированным» к тестовой выборке, что затруднит понимание их истинной способности к обобщению.
- Разные оценки: Сравнение результатов, полученных на различных фреймах, таких как train_test_split и кросс-валидация, может ввести в заблуждение. Эти методы рассчитаны на разные сценарии и могут привести к несоответствию оценок, что усложнит выбор модели.
3. Рекомендации
С точки зрения методологии рекомендую придерживаться строгой практики разбиения данных:
-
Избежание переиспользования тестовой выборки: Используйте тестовый набор только на финальном этапе — для оценки производительности вашей финальной модели после всех настроек.
-
Правильное использование кросс-валидации: Предложите вашему классу возможность выбора метода кросс-валидации в зависимости от доступного вычислительного бюджета. Например, если есть ограничения по времени, оставьте пользователю возможность использовать ‘leave-one-out’ или ограниченное число фолдов k-fold.
-
Согласование подходов: Применяйте кросс-валидацию как в процессе выбора модели, так и на всех этапах оптимизации гиперпараметров. Это обеспечит единообразие в оценках и поможет избежать недоразумений, связанных с изменением методологии.
-
Документация результатов: По завершении всех этапов, подведите итог и подготовьте отчёты о результатах каждого этапа. Это поможет пользователю понять, какие методы были использованы и как они повлияли на выбор модели.
Заключение
В заключение, использование train_test_split на начальных этапах в комбинированной форме с кросс-валидацией для гиперпараметрической оптимизации может работать, но требует внимательного подхода к интерпретации полученных результатов. Рекомендуйте пользователям придерживаться строгих стандартов разбиения данных, что обеспечит корректность и надёжность анализа. Ваш инструмент должен стать мощным помощником для разработчиков, которые нуждаются в точном и эффективном сравнении моделей машинного обучения.