Valideringsdataene

Valideringsdataene refererer til det settet av data som holdes atskilt fra treningsprosessen for å vurdere og finjustere en modell under utviklingen. De brukes primært til å estimere generaliseringsevnen og til å velge hyperparametre uten at treningsdata påvirker innstillingene.

Typisk deles dataene inn i treningsdata, valideringsdata og testdata. Valideringsdataene bør være representative for måldataene og ha samme fordeling som forventede inndata. De kan opprettes ved tilfeldig splitting, stratified sampling eller som en del av kryssvalidering. I praksis brukes valideringsdataene til å overvåke ytelse og til å justere modellarkitektur eller læringsparametre.

Under modelltrening brukes resultater på valideringsdataene til hyperparameter-tuning og til å avgjøre når treningen skal stoppe, ofte gjennom metoder som tidlig stopping. Kryssvalidering gir flere valideringssett og gir et mer robust estimat av modellens ytelse på nye data, spesielt når datasettet er lite.

Viktige hensyn inkluderer å unngå datalekasje mellom trenings- og valideringsdata, å sikre at splittene er representative og farsdige, og å tilpasse valideringsoppsettet til datas egenskaper, for eksempel tidsrekkefølge i tidsserier. I regulatoriske eller kvalitetskritiske sammenhenger kan valideringsdataene også danne grunnlag for dokumentasjon, verifikasjon og godkjenning av modellens ytelse og samsvar med krav. Valideringsdataene står derfor som en mellomstasjon mellom trening og endelig evaluering og må behandles med nøye datastyring.