Kkeresztvalidáció

Kkeresztvalidáció (k-fold validation) egy népszerű módszer a gépi tanulási modellek teljesítményének értékelésére és általánosíthatóságának felmérésére. Célja annak meghatározása, hogy a modell mennyire képes általánosítani új, edzésen nem látott adatokra.

A módszer lényegében az adathalmazt több részre, ún. "k" részre osztja, általában egyenlő méretű csomagokra. Ezek közül minden alkalommal egyet tartanak ki tesztelésre, míg a fennmaradók szolgálnak a modell tanítására. Ez a folyamat egymás után mindegyik részen megtörténik, így minden adatpont egyszer szerepelhet a teszt halmazban és egyszer a tanulási halmazban is. Az eredmények átlagolásával kapjuk meg a modell általánosítási képességére vonatkozó becslést.

A kkeresztvalidáció számos előnnyel jár, például csökkenti a túlillesztés (overfitting) kockázatát, valamint mérhetővé teszi a modell stabilitását. Elterjedten alkalmazzák különböző gépi tanulási algoritmusok értékelésében, és fontos szerepet tölt be a hiperparaméterhangolásban is.

A módszer hátránya, hogy számítási erőforrásokat igényel, különösen nagy adathalmazok esetén, mivel a modellt többször kell tanítani. Ennek ellenére a kkeresztvalidáció továbbra is az egyik legmegbízható módszer az algoritmusok teljesítményének becslésére a kutatásban és gyakorlati alkalmazásokban egyaránt.