validointijoukolla

Validointijoukko on koneoppimisessa käytetty osa aineistosta, jonka tarkoituksena on arvioida ja optimoida mallin suorituskykyä kehitysvaiheessa. Se pidetään erillään harjoitusjoukosta ja testijoukosta. Validointijoukon avulla voidaan säätää hyperparametreja, verrata eri mallityyppejä ja seurata ylikoulutuksen riskiä, ilman että ylläpidetään lopullista arviointia tai tavataan tietojen antamaa muistinvaraista tulosta.

Käyttömenetelmät vaihtelevat tilanteen mukaan. Yksinkertaisessa hold-out-menetelmässä data jaetaan kolmeksi: harjoitusjoukko mallin opettamiseen, validointijoukko hyperparametrien säätöön, testijoukko lopulliseen arvioon. Laajemmin käytetään ristiinvahvistusta (k-fold cross-validation), jossa data jaetaan useaan osajoukkoon ja malli arvioidaan useilla validointijaksoilla; stratified-versio varmistaa luokkien edustavuuden jakautumisessa. Nested cross-validation voidaan käyttää hyperparametrien säätöön sisäisessä kerroksessa ja ulkoisessa arvioinnissa estääkseen optimoinnin yli-optimoinnin.

Metrikat ja tulosten tulkinta riippuvat ongelmasta, kuten tarkkuus, F1-pistemäärä, ROC-AUC tai virhemarginaali. Validointijoukko ei ole tarkoitettu lopulliseksi arvioijaksi; sen tehtävä on antaa objektiivinen palaute mallin säätämisestä ja tarjota vertailukelpoisia tuloksia ennen lopullista testijoukkoa.

Varmuuskäytännöt ovat tärkeitä: vältä tietojen vuotamista (data leakage), käytä edustavaa jakaumaa ja harkitse kokonaisia tai sisäkkäisiä vahvistusmenetelmiä luotettavien tulosten saavuttamiseksi.