Kryssvaliderin

Kryssvalidering är en statistisk metod som används för att utvärdera och jämföra modeller med begränsade data. Denna teknik används främst inom maskininlärning för att få en mer tillförlitlig uppskattning av hur väl en modell kommer att generalisera till oberoende data. I stället för att dela upp data en enda gång i tränings- och testuppsättningar, som kan leda till skevhet beroende på hur uppdelningen sker, utför kryssvalidering upprepade delningar.

En vanlig form är k-faldig kryssvalidering. I denna metod delas hela datasetet slumpmässigt upp i k lika stora delar, eller "veck". Modellen tränas sedan k gånger. Varje gång används k-1 veck för träning och det återstående vecket används för testning och utvärdering. Genomsnittet av utvärderingsresultaten från alla k rundor ger en mer robust uppskattning av modellens prestanda.

Fördelarna med kryssvalidering inkluderar en mer tillförlitlig bedömning av modellens generaliseringsförmåga och att mer av datan används både för träning och testning, vilket är särskilt värdefullt vid mindre dataset. Nackdelarna kan vara att det kräver mer beräkningskraft, särskilt med ett högt k-värde, och att det kan vara mer tidskrävande än en enkel tränings-testdelning. Trots detta är kryssvalidering en standardteknik för att säkerställa att modeller är effektiva och inte bara memorerar träningsdatan.