5、交叉验证

交叉验证

在本教程中，您将学习如何使用交叉验证来更好地衡量模型的性能。

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1、简介

机器学习是一个迭代的过程。

我们将面临使用什么预测变量、使用什么类型的模型、向这些模型提供什么参数等选择。到目前为止，您已经通过使用验证（或holdout）集来衡量模型质量以数据驱动的方式做出了这些选择。

但是，这种方法存在一些缺点。为了了解这一点，想象一下您有一个包含5000行的数据集。通常，您会将大约20%的数据保留为验证数据集，即1000行。但是这样做会在确定模型分数时留下一些随机机会。也就是说，一个模型可能在一组1000行上表现良好，即使在另一组1000行上表现不准确。

在极端情况下，您可以想象将验证集中只有1行数据。如果比较不同的模型，哪个在单个数据点上做出最好的预测将主要取决于运气！

一般来说，验证集越大，我们对模型质量的度量中随机性(即“噪声”)就越小，它就越可靠。不幸的是，我们只能通过从训练数据中删除行来获得一个大的验证集，而较小的训练数据集意味着更差的模型！

2、什么是交叉验证

在交叉验证中，我们对数据的不同子集运行建模过程，以获得模型质量的多个度量。

例如，我们可以将数据分成5个部分，每个部分占整个数据集的20%。

在本例中，我们将数据分成5个“折叠”。

• 在实验1中，我们使用第一个折叠作为验证集(或holdout)，其他所有内容作为训练数据。这给了我们一个基于20% holdout集的模型质量度量。
• 在实验2中，我们持有来自第二次折叠的数据(并且使用除第二次折叠以外的所有方法来训练模型)。然后使用holdout集对模型质量进行第二次估计。
• 我们重复这个过程,使用每一个折叠一次作为抵抗。把这个在一起,100%的数据被用作抵抗在某种程度上,我们最终得到的模型质量,是基于所有的行数据集(即使我们不同时使用所有行)。

3、什么时候应该使用交叉验证?

交叉验证为模型质量提供了更精确的度量，如果我们要做很多建模决策，这一点尤其重要。然而，它可能需要更长的时间来运行，因为它估计了多个模型(每个折叠一个)。

那么，考虑到这些权衡，我们应该在什么时候使用每种方法呢?对于小型数据集，额外的计算负担并不大，我们应该运行交叉验证。

• 对于小型数据集，额外的计算负担并不是什么大问题，你应该运行交叉验证。
• 对于较大的数据集，单个验证集就足够了。您的代码将运行得更快，并且您可能拥有足够的数据，因此不需要重复使用其中的一些数据。

对于什么构成了大数据集和什么构成了小数据集，没有简单的阈值。但是如果你的模型只需要几分钟或者更少的时间就能运行，那么换成交叉验证可能是值得的。

或者，你可以运行交叉验证，看看每个实验的分数是否接近。如果每个实验产生相同的结果，一个单一的验证集可能就足够了。