Вопрос или проблема
У меня есть набор данных, который уже разделен на 10 частей, при этом каждая часть содержит обучающие, валидационные и тестовые наборы. Я не понимаю, как применить 10-кратную кросс-валидацию к этому набору данных.
В общем, если мы хотим применить k-кратную кросс-валидацию к набору данных, процедура следующая:
В моем случае набор данных уже разделен на 10 частей, и каждая часть содержит валидационные и тестовые наборы в дополнение к обучающему набору. Было бы полезно, если бы кто-то мог направить меня, как провести 10-кратную кросс-валидацию для такого набора данных.
При 10-кратной кросс-валидации вы делите свой набор данных на 10 секций, 9 из них предназначены для обучения, а одна для тестирования (валидационного набора нет). Например, если ваш набор данных содержит 100 образцов, внутри цикла, в первой части (первая итерация цикла), модель обучается на 90 образцах, а оставшиеся 10 используются для тестирования модели, и цикл продолжается до тех пор, пока все данные не будут использованы для обучения и тестирования.
Подробнее смотрите здесь
А в Python вы можете реализовать 10-кратную кросс-валидацию, используя библиотеку sklearn здесь
Теперь, поскольку ваш набор данных уже разделен на 10 частей, у вас есть два варианта:
1- Самый простой способ – объединить ваш набор данных в один набор, а затем использовать специальную библиотеку для выполнения 10-кратной кросс-валидации за вас.
2- Написать код самостоятельно, чтобы пройти по вашим 10 частям данных: в первой итерации используйте первую часть для тестирования и остальные 9 для обучения, во второй итерации используйте вторую часть для тестирования, а первую и другие 8 частей для обучения; цикл должен продолжаться 10 раз, пока все данные не будут использованы для обучения и тестирования.
Это идея, стоящая за 10-кратной кросс-валидацией; если это не применимо к вашему набору данных, я думаю, что 10-кратная валидация не подходит в вашем случае.
Если ваши данные уже разделены на 10 частей, вы можете попробовать следующее:
-
Возьмите только обучающие данные из всех 10 разделов
-
Итерация i 10 раз, и каждый раз берите все разделы, кроме i-го раздела, для обучения, и оценивайте свою модель на i-ом разделе
-
После завершения возьмите средние значения точности за все итерации, чтобы отчитаться о результатах кросс-валидации
Ответ или решение
Как применять k-fold к уже разделенному набору данных?
Вопрос о том, как правильно применить 10-кратную перекрестную проверку (k-fold cross-validation), к набору данных, который уже разделен на 10 фолдов (папок), вызывает некоторое недоумение. Разберем этот вопрос подробно и структурировано.
Что такое 10-кратная перекрестная проверка?
10-кратная перекрестная проверка представляет собой метод оценки моделей машинного обучения. Он заключается в следующем:
- Набор данных разбивается на 10 равных частей (фолдов).
- На каждой итерации одна часть используется как тестовый набор, а остальные 9 частей объединяются и используются для обучения модели.
- Процесс повторяется 10 раз, пока каждая часть не будет использована в роли тестового набора.
Этот метод позволяет уменьшить переобучение и дает более полное представление о производительности модели.
Проблема с уже разделенным набором данных
В вашем случае данный набор данных уже поделен на 10 фолдов, причем каждый фолд содержит поднаборы данных для обучения, проверки и тестирования. Это несколько усложняет ситуацию, так как при традиционном k-fold нет отдельного валидационного набора.
Способы применения 10-кратной перекрестной проверки
-
Объединение всех данных в один набор
Самый простой способ – объединить все ваши фолды в единый набор данных и использовать стандартную библиотеку для кросс-валидации, такую какscikit-learn. В этом случае вы просто запускаетеKFoldи получаете нужные вам результаты. Однако это потребует предварительной обработки для получения общего набора данных, содержащего только обучающие примеры. -
Ручная реализация кросс-валидации
Если вы хотите использовать уже имеющиеся фолды с разделением на тренинг и валидацию, то вы можете написать циклический код. Вот подробный алгоритм действия:- Шаг 1: Используйте только обучающие наборы данных из всех 10 фолдов.
- Шаг 2: Внутри цикла из 10 итераций, используя текущий фолд (i-й) как тестовый набор, объединяйте остальные 9 фолдов для получения обучающего набора.
- Шаг 3: После завершения всех 10 итераций, соберите результаты тестирования по каждому фолду и вычислите средние значения точности.
Псевдокод
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Предполагается, что вы имеете фолды в виде списка
folds = [fold1, fold2, ..., fold10] # каждый fold - это (X_train, y_train)
accuracies = []
for i in range(10):
# Тестовый набор
X_test, y_test = folds[i][0], folds[i][1]
# Объединяем остальные 9 фолдов для тренинга
X_train = np.concatenate([folds[j][0] for j in range(10) if j != i])
y_train = np.concatenate([folds[j][1] for j in range(10) if j != i])
# Обучаем модель
model.fit(X_train, y_train)
# Оценка на валидационном наборе
y_pred = model.predict(X_test)
accuracies.append(accuracy_score(y_test, y_pred))
# Подсчет средней точности
mean_accuracy = np.mean(accuracies)
print(f"Средняя точность: {mean_accuracy}")Заключение
Таким образом, при наличии уже разделенного на фолды набора данных, вы можете применить 10-кратную перекрестную проверку, используя предложенные методы. Выбор метода будет зависеть от конкретных требований вашего анализа и желаемых результатов. Обратите внимание на необходимость корректной обработки данных, чтобы избежать утечек информации (data leakage).
Используя данные подходы, вы сможете эффективно оценить производительность своей модели и получить надежные результаты.