Um conjunto de validação é um conjunto de dados usado para treinar um modelo. Os dados são divididos em um conjunto de treinamento e um conjunto de validação. O modelo é treinado no conjunto de treinamento e depois avaliado no conjunto de validação.
O conjunto de validação é utilizado para afinar o modelo. Por exemplo, o conjunto de validação pode ser usado para escolher o número de unidades ocultas em uma rede neural ou o número de árvores em uma floresta aleatória.
O conjunto de validação também pode ser usado para estimar o erro do modelo. Isto é feito treinando o modelo no conjunto de treinamento e depois calculando o erro no conjunto de validação.
O conjunto de validação também pode ser usado para parar cedo. Isto é feito quando o modelo é treinado no conjunto de treinamento e, em seguida, avaliado no conjunto de validação. Se o modelo não melhorar no conjunto de validação, então o treinamento é interrompido antecipadamente.
O conjunto de validação é importante porque é utilizado para evitar o sobreajuste. O sobreajuste é quando o modelo tem um bom desempenho no conjunto de treinamento mas não é generalizado para o conjunto de validação ou o conjunto de teste.
Um conjunto de validação é diferente de um conjunto de teste porque o modelo não é treinado no conjunto de validação. O modelo só é avaliado no set de validação.
Um set de validação também é diferente de um set de teste porque o modelo não é avaliado no set de validação. O modelo só é treinado no set de validação.
Um set de validação é importante porque é utilizado para evitar o sobreajustamento. O sobreajuste é quando o modelo tem um bom desempenho no conjunto de treinamento mas não é generalizado para o conjunto de validação ou para o conjunto de teste.
Um conjunto de validação também é importante porque é utilizado para escolher o melhor modelo. Por exemplo, se estiver treinando uma rede neural, o usuário pode utilizar o set de validação para escolher o número de unidades ocultas.
Um set de validação também é importante porque é usado para estimar o erro do modelo. Isto é feito por Como se valida? Existem várias formas de validar um modelo de aprendizagem de máquina, mas alguns métodos comuns são a validação cruzada k-fold e a validação cruzada leave-one-out.
Na validação cruzada k-fold, os dados são divididos em subconjuntos k, e o modelo é treinado em subconjuntos k-1 e testado no subconjunto restante. Isto é repetido k vezes, com cada subconjunto servindo como o conjunto de teste uma vez. O erro médio em todas as k corridas é então usado como estimativa do erro de generalização.
A validação cruzada Leave-one-out é semelhante, mas em vez de usar os subconjuntos k-1 para treinar o modelo, apenas um único ponto de dados é usado. Isto é repetido n vezes, onde n é o número de pontos de dados. Novamente, o erro médio em todas as n execuções é usado como a estimativa do erro de generalização.
O que se entende por conjunto de dados de validação? A validação é um processo usado para verificar se um modelo de aprendizagem da máquina está a funcionar como esperado. Um conjunto de dados de validação é um conjunto de dados usado para validar um modelo de aprendizagem da máquina. É um subconjunto do conjunto de dados de treinamento, e é usado para verificar a precisão do modelo em novos dados.
O viés é um hiperparâmetro?
Existem dois tipos de enviesamento que podem ocorrer na aprendizagem de máquinas:
1. enviesamento de amostragem, que ocorre quando os dados de treinamento não são representativos da verdadeira distribuição dos dados. Isto pode levar a sobreajustamento, onde o modelo tem um bom desempenho nos dados de treinamento, mas não generaliza bem para novos dados.
2. Enviesamento algorítmico, que ocorre quando o próprio algoritmo de aprendizagem é enviesado para certos tipos de dados ou certos tipos de soluções. Isto pode levar a soluções subótimas ou a um mau desempenho em certos tipos de dados.
Ambos estes tipos de vieses podem ser considerados como hiperparâmetros, pois podem ser ajustados para melhorar o desempenho do modelo.
O que é validação e teste?
Validação é o processo de assegurar que um modelo de aprendizagem de máquina está a ter o desempenho esperado em novos dados. Isto pode ser feito de várias maneiras, mas normalmente envolve o uso de um conjunto de dados separado (ou um subconjunto dos dados de treinamento) para avaliar o modelo.
O teste é o processo de verificação da precisão de um modelo de aprendizagem de uma máquina num conjunto de dados conhecido. Isto é tipicamente feito usando um conjunto de testes realizados, que é um conjunto de dados separado dos dados de treinamento. O modelo é treinado nos dados de treinamento e depois avaliado no conjunto de testes.
Qual é a diferença entre o conjunto de validação e o conjunto de teste?
Os conjuntos de validação e de teste são ambos usados para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizagem da máquina. Um conjunto de validação é usado para afinar os hiperparâmetros do modelo, tais como a taxa de aprendizagem, e para determinar quando parar de treinar o modelo. Um conjunto de testes é usado para avaliar o desempenho do modelo final, afinado.