Вопрос или проблема
Несмотря на то, что я использовал его несколько раз, я все еще немного запутан в использовании набора валидации для настройки гиперпараметров.
Насколько я могу судить, я выбираю модель, обучаю ее на обучающих данных, оцениваю производительность на обучающих данных, затем выполняю настройку гиперпараметров, оценивая производительность модели на валидационных данных, затем выбираю лучшую модель и тестирую ее на тестовых данных.
Чтобы сделать это, мне в основном нужно случайно выбрать модель для обучающих данных. Что я не понимаю, так это то, что я все равно не знаю, какая модель будет лучшей с самого начала. Допустим, я считаю, что нейронные сети и случайные леса могут быть полезны для моей задачи. Так почему бы мне не начать поиск с общей, например, архитектуры нейронной сети, архитектуры случайного леса и с самого начала не оценить, какая модель будет лучше на небольшой части данных, варьируя все гиперпараметры с самого начала.
В основном, почему следует выбирать основанную на “предположении” человека модель для обучения, а затем настраивать гиперпараметры на этапе валидации? Почему бы не “начать с полной неопределенности” и не сделать широкий поиск, оценив производительность широкого круга гиперпараметров от общей архитектуры нейронной сети или случайных лесов или … с самого начала?
Спасибо!
Вы проводите настройку гиперпараметров, используя обучающий набор данных. Валидационный набор данных используется для того, чтобы убедиться, что обученная вами модель не переобучена. Проблема здесь в том, что модель уже “видела” валидационный набор данных, и возможно, что модель не будет работать так, как ожидалось, на новых/невидимых данных. Вот почему вам нужен дополнительный набор данных, а именно тестовый набор данных.
Существует несколько причин, по которым настройка гиперпараметров обычно выполняется на валидационном наборе, а не на обучающем наборе или на небольшой части данных в самом начале:
-
Переобучение: Если вы настраиваете гиперпараметры на обучающем наборе, модель может в конечном итоге переобучиться на обучающих данных. Это означает, что модель может показывать очень хорошие результаты на обучающих данных, но может не обобщаться на новые, невидимые данные. С другой стороны, если вы настраиваете гиперпараметры на валидационном наборе, модель с меньшей вероятностью будет переобучена, поскольку валидационный набор отличается от обучающего набора и используется для оценки производительности модели на невидимых данных.
-
Предвзятость: Если вы настраиваете гиперпараметры на небольшой части данных в самом начале, модель может быть предвзята к этой небольшой части данных и может не обобщаться хорошо на остальную часть данных. Это связано с тем, что модель могла выучить некоторые шаблоны или особенности, которые специфичны для маленькой части данных и могут не представлять собой весь набор данных.
-
Эффективность: Настройка гиперпараметров на валидационном наборе обычно более эффективна, чем настройка их на обучающем наборе или на небольшой части данных в самом начале. Это связано с тем, что валидационный набор обычно больше, чем обучающий, и настройка гиперпараметров на более крупном наборе данных позволяет модели обучаться более надежно и лучше обобщаться.
Вкратце, настройка гиперпараметров обычно выполняется на валидационном наборе, поскольку это помогает предотвратить переобучение, уменьшает предвзятость и более эффективна, чем другие методы.
Основная причина этого подхода заключается в необходимости предотвращения переобучения и точной оценки обобщающей способности модели. Давайте углубимся в детали:
-
Предотвращение переобучения: Переобучение происходит, когда модель учится захватывать шум и шаблоны, специфичные для обучающего набора данных, что приводит к плохой производительности на невидимых данных.
-
Обобщающая способность: Конечная цель моделей машинного обучения – хорошо работать на невидимых данных. Оценивая производительность модели на валидационном наборе данных, мы получаем представление о том, насколько хорошо она обобщается на новые, невидимые образцы.
-
Избежание утечки данных: Настройка гиперпараметров на самом обучающем наборе данных может привести к утечке данных, когда информация из валидационного или тестового набора случайно влияет на процесс выбора модели.
В заключение, настройка гиперпараметров на валидационном наборе данных, а не в самом начале обучения модели, помогает предотвратить переобучение, точно оценивать обобщающую способность модели, избегать утечки данных и позволяет итеративно улучшать гиперпараметры модели. Этот подход в конечном итоге приводит к лучшим и более надежным моделям машинного обучения.
Ответ или решение
Гиперпараметры играют ключевую роль в процессе настройки моделей машинного обучения. Понимание, почему настройка гиперпараметров осуществляется на валидационном наборе данных, а не в самом начале, требует учета нескольких важных аспектов. Рассмотрим основные причины данного подхода.
### 1. Профилактика переобучения (Overfitting)
Первостепенной целью настройки гиперпараметров является создание модели, которая не просто хорошо работает на обучающем наборе, но и способна обобщать знания на новых, ранее не виденных данных. Переобучение возникает, когда модель адаптируется к шуму и специфическим паттернам обучающего набора, что приводит к плохой производительности на валидационном наборе. Путем оценки модели на отдельном валидационном наборе данных можно снизить риск переобучения и получить более надежные результаты.
### 2. Оценка обобщающей способности (Generalization)
Основная цель машинного обучения заключается в создании моделей, которые показывают высокую производительность на новых, невидимых данных. Валидационный набор данных выполняет роль промежуточной проверки: он позволяет оценить, насколько хорошо модель, обученная на тренировочных данных, может справляться с данными, которые не использовались в процессе обучения. Это обеспечивает более точное понимание обобщающей способности модели.
### 3. Избежание утечки данных (Data Leakage)
Если гиперпараметры настраиваются на обучающем наборе данных, существует риск утечки данных, когда информация, присутствующая в валидационном или тестовом наборе, может непреднамеренно влиять на процесс выбора модели. Это может создать ложное впечатление о высокой производительности модели. Настройка на валидационном наборе помогает избежать этой проблемы, сохраняя отдельность обучающих и тестовых данных.
### 4. Избежание предвзятости (Bias)
Если вы начнете с настройки гиперпараметров на небольшой части данных, это может привести к сильной предвзятости модели в отношении данного поднабора данных. Модель может зафиксироваться на специфических особенностях этой конкретной части, что в дальнейшем снизит ее способность обрабатывать более разнообразные данные. Валидационный набор, как правило, представляет собой более репрезентативный выбор данных, что помогает избежать предвзятости и обеспечивает лучшую обобщающую способность.
### 5. Эффективность настройки (Efficiency)
Настройка гиперпараметров на валидационном наборе данных является более эффективным подходом. Валидационный набор обычно больше по размеру, чем обучающий, что позволяет модели обучаться на более полном наборе данных и делать более обоснованные выводы. Этот подход способствует улучшению производительности модели в целом.
### Заключение
В конечном счете, настройка гиперпараметров на валидационном наборе данных предоставляет возможность подготовки модели, которая не только хорошо работает на обучающем наборе, но и демонстрирует высокие результаты на новых данных. Это позволяет избежать переобучения, оценить общую производительность, избежать утечки данных и повышает эффективность настройки. Понимание этих аспектов является ключевым для создания надежных и производительных моделей машинного обучения.