Estratégias de Validação
Dentro do contexto de Machine Learning, a validação é importante para avaliar o desempenho de um modelo e garantir que ele funcione bem em dados não vistos.
Duas estratégias comuns de validação são o uso de um conjunto independente de dados e a validação cruzada K-fold. Vamos explorar essas estratégias:
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Conjunto Independente de Dados:
- Esta abordagem envolve dividir o conjunto de dados em dois grupos separados: um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. O modelo é treinado no conjunto de treinamento e, em seguida, testado no conjunto de teste para avaliar seu desempenho.
- Um exemplo seria dividir um conjunto de dados de 1000 observações em 800 para treinamento e 200 para teste. O modelo aprenderia padrões nos 800 dados de treinamento e seria avaliado em quão bem ele generaliza para os 200 dados de teste.
- A principal vantagem é que o conjunto de teste, sendo independente do conjunto de treinamento, oferece uma avaliação realista do desempenho do modelo.
- Esta abordagem envolve dividir o conjunto de dados em dois grupos separados: um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. O modelo é treinado no conjunto de treinamento e, em seguida, testado no conjunto de teste para avaliar seu desempenho.
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K-fold Cross Validation:
- Na validação cruzada K-fold, o conjunto de dados é dividido em K partes iguais, ou "folds". O modelo é treinado K vezes, cada vez usando K-1 folds para treinamento e o fold restante para teste.
- Por exemplo, em uma validação cruzada de 5-fold em um conjunto de dados de 1000 observações, cada fold teria 200 observações. Em cada iteração, um fold diferente seria usado como teste, e os 800 restantes para treinamento.
- A validação cruzada K-fold é particularmente útil quando o conjunto de dados é limitado em tamanho, pois permite que o modelo seja testado em todos os dados disponíveis. Além disso, ela oferece uma medida mais robusta do desempenho do modelo, pois o modelo é avaliado várias vezes em diferentes subconjuntos de dados.
- Na validação cruzada K-fold, o conjunto de dados é dividido em K partes iguais, ou "folds". O modelo é treinado K vezes, cada vez usando K-1 folds para treinamento e o fold restante para teste.
Ambas as estratégias de validação têm seus méritos e podem ser escolhidas com base no tamanho do conjunto de dados, na disponibilidade de recursos computacionais e nos objetivos específicos do projeto de Machine Learning.
Enquanto o conjunto independente de dados oferece uma avaliação rápida e direta, a validação cruzada K-fold fornece uma avaliação mais completa e menos enviesada do desempenho do modelo.