Valideringssettene

Valideringssettene er et sett data som brukes under utviklingen av maskinlæringsmodeller for å vurdere ytelsen og styre valg av hyperparametere. De står adskilt fra treningssettet og testsettet, og hensikten er å få et nøytralt estimat av hvordan modellen vil oppføre seg på ny data.

Vanligvis deles dataene i trenings-, validerings- og testsett. Valideringssettet brukes når man trener modellen til å justere hyperparametere (for eksempel læringshastighet, antall lag eller regularisering) og kan også benyttes til å avgjøre når treningen skal avsluttes (early stopping) basert på valideringsfeil.

Metoder for å bruke valideringssettene inkluderer holdout-tilnærmingen, hvor data deles i tre deler, og kryssvalidering, som roterer valideringssettet blant flere delsett for å få et mer robust estimat. Stratified k-fold sikrer at hver fold har en lignende fordeling av klasser som hele datasettet. Ved tidsserieanalyser brukes ofte spesialiserte splitting-strategier som bevarer tidsrekkefølgen.

Viktige hensyn inkluderer å unngå data leakage fra treningssettet til valideringssettene, og å sikre at valideringsdataene er representative for hva modellen vil møte i praksis. Dårlig splitting kan føre til overvurdert ytelse og dårlig generalisering.

Nytten av valideringssettene ligger i å hjelpe med modellvalg og hyperparameter-tuning før endelig evaluering på testsettet, som bør være ugjort og brukt først ved sluttvurdering av modellens virkelige ytelse.

---