Model doğruluğunu artırmak, aşırı uyumu önlemek ve sağlam performans sağlamak için makine öğreniminde çapraz doğrulamanın gücünü keşfedin.
Çapraz doğrulama, makine öğreniminde (ML) bir modelin yeni, görülmemiş verilere ne kadar iyi genelleme yapacağını değerlendirmek için kullanılan önemli bir tekniktir. Modelin, aşırı uyum olarak bilinen bir sorun olan eğitim verilerini ezberlemekle kalmayıp daha geniş çapta geçerli olan kalıpları öğrenmesini sağlamaya yardımcı olur. Bu teknik, mevcut verilerin birden fazla alt kümeye veya "katlara" bölünmesini içerir. Model, verilerin bir kısmı üzerinde eğitilir ve kalan kısmı üzerinde doğrulanır ve bu işlem, eğitim ve doğrulama için kullanılan farklı alt kümelerle birkaç kez tekrarlanır.
Çapraz doğrulama, tek bir eğitim-test ayrımı kullanmaya kıyasla bir modelin performansı hakkında daha güvenilir bir tahmin sağlar. Modelin verilerin farklı alt kümeleri üzerinde eğitilmesi ve doğrulanması, modelin şans eseri yalnızca belirli bir veri kümesinde iyi performans gösterme riskini azaltmaya yardımcı olur. Bu, hem eğitim hem de doğrulama için mevcut verilerin kullanımını en üst düzeye çıkardığından, veri kümesi sınırlı olduğunda özellikle önemlidir. Bu yöntem ayrıca hiperparametrelerin ayarlanmasına yardımcı olarak uygulayıcıların farklı katlamalarda optimum performans sağlayan en iyi ayarları seçmesine olanak tanır. Çapraz doğrulamadan elde edilen içgörüler, model tasarımı ve eğitimindeki iyileştirmelere rehberlik edebilir ve sonuçta daha sağlam ve güvenilir modellere yol açabilir.
Her biri farklı senaryolara uygun çeşitli çapraz doğrulama yöntemleri vardır:
K-Kat çapraz doğrulamada veri kümesi eşit büyüklükte K kata bölünür. Model K-1 kat üzerinde eğitilir ve kalan kat üzerinde doğrulanır. Bu işlem K kez tekrarlanır ve her kat bir kez doğrulama kümesi olarak kullanılır. Daha sonra doğruluk veya F1 puanı gibi performans ölçütlerinin ortalaması alınarak modelin performansının kapsamlı bir değerlendirmesi yapılır.
Tabakalı K-Fold, her katın orijinal veri kümesiyle aynı oranda sınıf içermesini sağlayan bir K-Fold çapraz doğrulama varyasyonudur. Bu, özellikle bir sınıfın diğerlerinden önemli ölçüde fazla olduğu dengesiz veri kümeleri için kullanışlıdır. Tabakalı K-Fold, her bir kattaki sınıf dağılımını koruyarak modelin performansının sınıf dengesizliği tarafından çarpıtılmamasını sağlamaya yardımcı olur.
Leave-One-Out çapraz doğrulamada, her veri noktası bir kez doğrulama kümesi olarak kullanılırken, verilerin geri kalanı eğitim için kullanılır. Bu yöntem hesaplama açısından pahalıdır ancak özellikle küçük veri kümeleri için kapsamlı bir değerlendirme sağlar. Veri kümesi çok küçük olduğunda ve her veri noktası eğitim ve doğrulama için çok önemli olduğunda özellikle kullanışlıdır.
Çapraz doğrulama, makine öğrenimi modellerinin güvenilirliğini ve sağlamlığını sağlamak için çeşitli gerçek dünya uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin:
Tıbbi Tanı: Tıbbi tanıda çapraz doğrulama, hasta verilerine dayalı olarak hastalıkları tahmin eden modellerin performansını değerlendirmek için kullanılabilir. Araştırmacılar, modeli hasta verilerinin farklı alt kümeleri üzerinde eğitip doğrulayarak modelin farklı hasta popülasyonlarında doğru ve güvenilir olduğundan emin olabilirler. Bu, bilinçli tıbbi kararlar almak ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için çok önemlidir. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.
Dolandırıcılık Tespiti: Finans sektöründe çapraz doğrulama, sağlam dolandırıcılık tespit sistemlerinin oluşturulmasına yardımcı olur. Finans kuruluşları, modelleri geçmiş işlem verileri üzerinde eğiterek ve farklı alt kümeler üzerinde doğrulayarak, modellerinin yanlış pozitifleri en aza indirirken dolandırıcılık faaliyetlerini doğru bir şekilde tanımlamasını sağlayabilir. Bu, müşterilerin korunmasına ve finansal sistemlerin bütünlüğünün korunmasına yardımcı olur. Finans alanında yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.
Çapraz doğrulama güçlü bir teknik olsa da, diğer değerlendirme yöntemlerinden ne kadar farklı olduğunu anlamak önemlidir:
Eğitim-Test Bölmesi: Basit bir eğitim-test ayrımında, veriler biri eğitim diğeri test için olmak üzere iki parçaya bölünür. Bu yöntem daha hızlı ve basit olmakla birlikte, test seti genel veriyi temsil etmiyorsa performans tahminlerinde yüksek varyansa yol açabilir. Çapraz doğrulama, birden fazla eğitim-test bölümü kullanarak bunu azaltır. Veri bölmeleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için eğitim verileri, doğrulama verileri ve test verileri hakkında bilgi edinin.
Bootstrapping: Önyükleme, birden fazla eğitim seti oluşturmak için veri setinin değiştirilerek tekrar tekrar örneklenmesini içerir. Model performansının değişkenliğini tahmin etmek için yararlı olsa da, hesaplama açısından yoğun olabilir ve model seçimi için çapraz doğrulama kadar etkili olmayabilir.
Bekletme Yöntemi: Eğitim-test ayrımına benzer şekilde, dışarıda tutma yöntemi verilerin bir kısmının doğrulama için bir kenara ayrılmasını içerir. Ancak çapraz doğrulamanın aksine bu yöntemde birden fazla eğitim ve doğrulama yinelemesi yapılmaz, bu da performans tahminini daha az güvenilir hale getirebilir.
Çeşitli araçlar ve kütüphaneler, makine öğrenimi projelerinde çapraz doğrulamanın uygulanmasını destekler. Python adresindeki scikit-learn kütüphanesi, K-Fold ve tabakalı K-Fold dahil olmak üzere çeşitli çapraz doğrulama teknikleri için kapsamlı işlevler sağlar. Ayrıca, aşağıdaki gibi çerçeveler TensorFlow ve PyTorch çapraz doğrulamayı model eğitimi ardışık düzenlerine entegre etmek için yardımcı programlar sunar. Ultralytics YOLO kullanıcıları için K-Fold çapraz doğrulamanın uygulanmasına ilişkin ayrıntılı rehberlik K-Fold çapraz doğrulama belgelerinde mevcuttur.
