3.機械学習における主要なリサンプリング技術
正確であるようにモデルを訓練しました。。。 十分じゃない
同様に重要なことは
👉、モデルの輝きを正しい方法で測定しましたか?
多くの場合、モデルは正確に見えます。
そのデータセットとの偶然かもしれません。
しかし、新しい情報を見つけると、簡単に壊れてしまいます。
このビジュアルノートは要約されています。
3.機械学習における主要なリサンプリング技術
そのデータサイエンティストは実際にモデルを評価するために使用しました。
LOOCV、BootstrapからK-Fold Cross Validationまで
それぞれの方法が私たちを可能にします
✔️データが限られている場合は、より多くのデータを使用してください
✔️自分を欺くのではなく、モデルをより公平に評価します。
✔️長期的な過剰適合のリスクを減らします。
のために非常に適した
•機械学習を勉強している人
•検証の基盤を強化したいデータワーカー
•または、どの方法を選ぶべきか「混乱している」人。
📚このビジュアルノートは
クラスデータサイエンスブートキャンプモデル12
DataRockieのページで。
MLを勉強している人やデータラインに取り組んでいる人は誰ですか?
レビューのために保存してください。📌💙
จากประสบการณ์ส่วนตัวในการพัฒนาระบบ Machine Learning พบว่าเทคนิค Resampling ถือเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้เราสามารถวัดประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างเชื่อถือได้มากกว่าการประเมินแบบเดิม ๆ ที่ใช้แค่การแบ่งข้อมูล Train/Test เพียงครั้งเดียว อย่างเช่น Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) ที่จะทดสอบโมเดลโดยการใช้ข้อมูลแต่ละชุดเป็น test set ทีละตัว ผลลัพธ์ค่า error ที่ได้จะมีความละเอียดสูง เหมาะสำหรับชุดข้อมูลที่จำกัด แต่ก็ต้องแลกด้วยเวลาที่ใช้ในการประมวลผลที่นานขึ้น ต่อมาคือ Bootstrap ซึ่งเป็นวิธีการสุ่มตัวอย่างพร้อมแทนที่จากข้อมูลเดิมหลายครั้งเพื่อสร้างชุดข้อมูลสำหรับการฝึกและทดสอบ ทำให้สามารถประเมินโมเดลได้ดีแม้ขนาดข้อมูลจะเล็ก เทคนิคนี้ช่วยลดอคติและให้ความแน่นอนของประสิทธิภาพโมเดล สุดท้ายคือ K-Fold Cross Validation เป็นวิธีที่นิยมมากที่สุด เพราะแบ่งข้อมูลออกเป็น K ส่วน และหมุนเวียนใช้แต่ละส่วนเป็นชุดทดสอบ มีประสิทธิภาพสูง และช่วยลดความเสี่ยงการ overfitting ได้อย่างยอดเยี่ยม วิธีนี้เหมาะมากสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการความสมดุลระหว่างเวลาในการประมวลผลกับความแม่นยำของโมเดล การนำเทคนิคเหล่านี้มาใช้จริง ผมพบว่าไม่เพียงแต่ช่วยประเมินโมเดลได้อย่างแฟร์และตรงกับความเป็นจริง แต่ยังช่วยให้เราเห็นข้อจำกัดของโมเดลในกรณีที่เจอกับข้อมูลใหม่ ๆ อีกด้วย หากใครสนใจหรือกำลังเริ่มต้นเส้นทาง Data Science ผมแนะนำให้เรียนรู้และฝึกฝนเทคนิค Resampling เหล่านี้ เพราะจะพัฒนาทักษะการประเมินโมเดลได้อย่างมืออาชีพ และช่วยลดความผิดพลาดในโปรเจ็กต์ Machine Learning ได้มากทีเดียว
