trainvalidatietest

Trainvalidatietest is een veelgebruikte werkwijze in machine learning waarbij een dataset wordt opgesplitst in drie onderdelen: een training set, een validatieset en een testsset. Het doel hiervan is om een model te ontwikkelen en tegelijkertijd een onafhankelijke, objectieve evaluatie van de prestaties mogelijk te maken.

De training set wordt gebruikt om de modelparameters te leren. De validatieset dient om hyperparameters en modelarchitectuur bij te stellen en om afbeeldingen of fouten te monitoren zonder het uiteindelijke oordeel over de prestaties te beïnvloeden. De testsset biedt een onpartijdige evaluatie van het uiteindelijke model nadat de training en validatie zijn voltooid, vaak om de generaliseerbaarheid naar nieuwe data te beoordelen.

Splittingstrategieën variëren afhankelijk van de data en de doelstelling. Een eenvoudige holdout-splitsing verdeelt de data in bijvoorbeeld 70% training, 15% validatie en 15% testen. Bij classificatie kan stratified sampling worden toegepast om de klasseverdeling in alle sets gelijk te houden. Voor meer robuuste schattingen worden vaker k-fold cross-validatie of nested cross-validatie gebruikt, vooral bij hyperparameterafstemming.

Belangrijke aandachtspunten zijn onder meer het voorkomen van data leakage, het respecteren van tijdsvolgorde bij tijdreeksen, en voldoende grootte van elke set om betrouwbare evaluaties mogelijk te maken. Veelvoorkomende tooling omvat voorzieningen in scikit-learn voor splitsingen en evaluaties, en frameworks zoals TensorFlow en PyTorch voor pipelines met validation- en testdata.