Высокая точность на валидационном наборе, очень низкая точность на тестовом наборе!

Вопрос или проблема

.

Ответ или решение

Ваше описание задачи указывает на несоответствие между точностью на проверочном и тестовом наборах данных в модели бинарной классификации. Этот феномен может сигнализировать о ряде проблем, таких как переобучение модели или смещение выборки. Давайте более подробно рассмотрим возможные причины и решения данной ситуации.

Теория

В машинном обучении целью является создание модели, способной обобщать, то есть хорошо работать на новых, ранее не виденных данных. Высокая точность на тренировочных данных и проверочных данных, в то время как низкая точность на тестовом наборе, может свидетельствовать, что модель "выучила" тренировочные данные слишком хорошо, но не может применить это знание на новых данных. Это состояние называется переобучением.

Переобучение часто происходит, если модель слишком сложна или количество фич превышает необходимое, а также если данные не были должным образом подготовлены. Например, несбалансированный набор данных или неправильная валидация могут привести к искажению результатов.

Пример

Допустим, вы создали сложную нейронную сеть для классификации, не учитывая баланс классов в данных. При этом используемая вами валидация основана на одном и том же распределении классов, что и в обучающих данных. Таким образом, модель "запомнила" тренировочные образцы, но не научилась общим принципам, которые характеризуют классы в целом.

Применение

Теперь давайте разберем шаги, которые вы можете предпринять для решения данной проблемы.

1. Анализ набора данных:

   • Баланс данных: Ваша проблема начинается с несбалансированного распределения классов (75% FALSE и 25% TRUE). Проверьте, применяете ли вы методы для балансировки данных, такие как метод взвешивания классов, чтобы убрать смещение в сторону более представленного класса.
   • Качество данных: Убедитесь, что данные тестовой выборки не содержат ошибок или пропущенных значений, которые могут искажать результаты.

2. Формат и стратегия валидации:

   • Кросс-валидация: Используйте k-fold кросс-валидацию вместо разовой проверки на валидационной выборке. В случае несбалансированных данных это поможет получить более устойчивые оценки модели.
   • Стратегия разбиения: Убедитесь, что разбиение данных на тренировочные, валидационные и тестовые происходит случайным образом и по возможности на разных подвыборках.

3. Переобучение и сложность модели:

   • Регуляризация: Используйте методы регуляризации, такие как L1 или L2, чтобы уменьшить сложность модели.
   • Упрощение модели: Проверьте возможность использования менее комплексной модели, которая могла бы быть более устойчивой к новизне данных.
   • Отслеживание переобучения: Внедрите механизм ранней остановки (early stopping) для предотвращения излишней подгонки под тренировочные данные.

4. Особенности данных и инженерия признаков:

   • Аугментация данных: Если объем данных ограничен, попробуйте использовать методы аугментации данных.
   • Релевантность признаков: Проверьте важность характеристик и их вклад в обучение. Возможно стоит исключить нерелевантные или избыточные признаки.

5. Оценка и метрики:

   • Пересмотр метрик: Проверьте, действительно ли accuracy является оптимальной метрикой для данной задачи, особенно если данные сильно несбалансированы. Рассмотрите использования других метрик, таких как F1-score, precision, recall.

6. Диагностика модели:

   • Анализ ошибок: Посмотрите, какие именно ошибки делает ваша модель на тестовых данных. Часто это даёт полезную информацию о причинах плохой точности.
   • Шум в данных: Определите, может ли быть, что тестовые данные содержат большую долю шума или выбросов, и протестируйте модели с различными фильтрами выбросов.

Возвращаясь к данному примеру, результат 40% на тестовой выборке свидетельствует о несовершенствах в процессе обобщения модели. Предлагаемые шаги помогут вам систематически подходить к решению данной проблемы. Этот процесс обычно требует циклического подхода к тестированию различных гипотез и применения различных методов, чтобы в конечном счете улучшить качества вашей модели на тестовом наборе данных.

Эти советы и шаги помогут вам разобраться в природе проблемы и найти приемлемое решение для улучшения качества модели.