Validierungsdaten

Validierungsdaten sind Datensätze, die bei der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen verwendet werden, um die Leistung des Modells unabhängig von den Trainierungsdaten zu bewerten. Sie dienen dazu, Hyperparameter zu optimieren, Modelle miteinander zu vergleichen und Trainingsfortschritte zu überwachen, ohne das Modell auf den gleichen Daten zu trainieren, auf denen es evaluiert wird. In der Praxis wird zwischen Trainingsdaten, Validierungsdaten und Testdaten unterschieden; Validierungsdaten sollen nicht zum endgültigen Trainieren des Modells genutzt werden, sondern als unabhängige Referenz während der Entwicklung.

Anwendung und Methoden: Typische Anwendungen umfassen Hyperparameterabstimmung, Early Stopping während des Trainings, Modellselektion und das Abschätzen der Generalisierung auf unbekannte Daten. Gängige Verfahren sind Holdout-Splits, bei denen ein Teil der Daten als Validierung verwendet wird, sowie k-Fold- oder stratified k-Fold-Cross-Validation, bei denen mehrere Validierungsdurchläufe über verschiedene Datenuntergruppen erfolgen. Bei Zeitreihendaten gelten besondere Split-Regeln, um Leckagen zu vermeiden, beispielsweise zeitbasierte oder Rolling-W-Validierung.

Erstellung und Qualität: Validierungsdatensätze sollten repräsentativ für die zu lösende Aufgabe sein, eine ähnliche Verteilung wie die Gesamtdaten aufweisen und möglichst frei von Leckagen sein, d. h. Informationen aus dem Training sollten nicht unbeabsichtigt in die Validierung gelangen. Eine saubere Labelqualität, konsistente Vorverarbeitung, Handhabung fehlender Werte und faire Berücksichtigung von Klassenungleichgewichten sind wichtige Kriterien.

Anwendungsgrenzen: Validierungsdaten liefern eine Schätzung der Modellleistung, sind jedoch nicht der endgültige Beweis für Allgemeingültigkeit. Eine getrennte Testmenge bleibt notwendig, um die endgültige Leistungsfähigkeit unabhängig zu bestätigen.