В контексте искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) перекрестная проверка является критически важным статистическим методом, используемым для оценки производительности и возможности обобщения данной прогнозной модели или алгоритма. Этот метод стремится свести к минимуму такие проблемы, как переобучение, которое возникает, когда модель становится слишком специализированной и работает исключительно хорошо на обучающих данных, но плохо на невидимых или новых данных. Учитывая решающую роль прогнозных моделей в приложениях искусственного интеллекта, таких как системы рекомендаций, обработка естественного языка и компьютерное зрение, перекрестная проверка является важным компонентом процесса оценки модели, обеспечивая высокое качество работы в различных наборах данных и сценариях.
Перекрестная проверка в первую очередь включает в себя разделение доступного набора данных на два или более отдельных подмножества, часто называемых «свертками». Обычно модель обучается на одной или нескольких из этих складок, а затем тестируется на остальных. Повторив этот процесс несколько раз, можно получить более точную и надежную оценку производительности модели. Популярным методом является k-кратная перекрестная проверка, при которой данные делятся на k равных подмножеств, а модель обучается и тестируется k раз, каждый раз используя другое подмножество в качестве данных тестирования. После завершения всех k итераций результаты усредняются для определения окончательной производительности модели.
Например, рассмотрим приложение искусственного интеллекта, разработанное с использованием no-code платформы AppMaster для прогнозирования цен на жилье на основе различных факторов, таких как местоположение, размер и удобства. Чтобы оценить производительность прогнозной модели, можно использовать 10-кратную перекрестную проверку. Это означает разделение данных о доступном жилье на десять равных подмножеств. Затем модель обучается на девяти из этих подмножеств и тестируется на оставшемся. Этот процесс повторяется десять раз, каждый раз в качестве тестовых данных используется другое подмножество. Показатели производительности, такие как точность и среднеквадратическая ошибка, можно рассчитать для каждой итерации, а затем усреднить для определения общей производительности модели.
Перекрестная проверка предлагает несколько преимуществ по сравнению с другими методами оценки модели. Во-первых, он использует весь набор данных как для целей обучения, так и для тестирования, тем самым уменьшая влияние потенциальных ошибок, присутствующих в одном фрагменте данных. Более того, за счет итеративного обучения и тестирования модели на различных подмножествах перекрестная проверка обеспечивает более надежную оценку производительности модели, что имеет решающее значение при развертывании приложений ИИ в реальных сценариях. Кроме того, перекрестная проверка также может быть полезна для настройки гиперпараметров, поскольку она может помочь в определении оптимальных значений для конкретных параметров алгоритма ML.
В дополнение к k-кратной перекрестной проверке другие варианты включают, помимо прочего: стратифицированную k-кратную перекрестную проверку, с исключением одного (LOOCV) и с исключением p (LPOCV). Эти варианты соответствуют различным характеристикам данных и требованиям приложений. Например, при стратифицированной k-кратной перекрестной проверке подмножества данных создаются таким образом, что они сохраняют ту же долю меток целевых классов, что и исходный набор данных, обеспечивая более сбалансированное представление различных классов как при обучении, так и при тестировании. этапы. Это особенно полезно для несбалансированных наборов данных, которые обычно встречаются в таких областях, как обнаружение мошенничества и медицинская диагностика.
В AppMaster, мощной платформе no-code для создания серверных, веб- и мобильных приложений, важность перекрестной проверки нельзя недооценивать. Визуальный конструктор BP в AppMaster позволяет пользователям создавать модели данных, бизнес-логику и API-интерфейсы REST, которые составляют основу приложений, управляемых искусственным интеллектом. Используя методы перекрестной проверки для анализа и оптимизации производительности этих моделей, пользователи могут эффективно развертывать высококачественные, масштабируемые и прогнозирующие приложения, адаптированные к их конкретным потребностям.
В заключение отметим, что перекрестная проверка является незаменимым методом оценки и точной настройки приложений, основанных на искусственном интеллекте и машинном обучении. Поскольку спрос на надежные и высокопроизводительные приложения искусственного интеллекта продолжает расти, потребность в надежных методах оценки, таких как перекрестная проверка, также будет возрастать. Таким образом, правильная интеграция перекрестной проверки в процесс разработки и оценки модели, будь то с использованием платформы no-code AppMaster или других подходов, будет способствовать созданию более точных, надежных и масштабируемых приложений ИИ в широком спектре отраслей и вариантов использования.
