Читать книгу Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации - Александр Фоменко - Страница 20

У многих моделей есть важные параметры, которые не могут быть непосредственно оценены на данных. Например, в модели классификации K-ближайшие соседи предсказание основано на K самых близких точек данных в наборе данных обучения.

Очевиден вопрос: сколько соседей должно использоваться. Выбор слишком большого числа соседей может переобучить модель к отдельным точкам набора данных обучения, в то время как слишком малое число соседей может быть не достаточно чувствительными для получения разумной результативности. Этот тип параметра модели называется настраиваемым параметром, так как отсутствует аналитическая формула, доступная для вычисления соответствующего значения.

Практически у всех предсказательных моделей есть, по крайней мере, один настраиваемый параметр. Так как многие из этих параметров управляют сложностью модели, плохие варианты для значения могут привести к переобучению.

Есть разные подходы к поиску лучших параметров. Общий подход, который можно применить к почти любой модель, должен определить ряд значений кандидата, генерировать надежные оценки модели через значение кандидатов, а затем выбрать оптимальную модель.

Как только множество кандидатов значений параметра было выбрано, то следует получить правдоподобные оценки результативности модели. Результативность вне-выборки суммируется в профиль результативности, который затем используется для определения заключительных настраиваемых параметров. Затем создаем заключительную модель со всеми учебными данными, используя выбранные настраивающие параметры.

При построении моделей доступны подходы, такие как генетические алгоритмы или симплексные методы поиска, которые могут найти оптимальные настраиваемые параметры. Эти процедуры алгоритмически определяют соответствующее значение для настройки параметров и выполняют итерации, пока они не достигают установок параметров с оптимальной результативностью. Эти методы имеют тенденцию оценивать большое количество моделей кандидата и могут превосходить определенное множество настраиваемых параметров, если результативность модели может быть эффективно вычислена.

Как ранее обсуждалось, очевидный коэффициент ошибок может произвести чрезвычайно оптимистические оценки результативности. Лучшим является подход, который проверяет модель на выборках, не использованных для обучения.

Оценивая модель на тестовом наборе, размер набора тестов, возможно, должен быть большим.

Альтернативный подход к оценке модели на единственном тестовом наборе состоит в ресемплирования набора данных обучения. Этот процесс использует несколько измененных версий набора данных обучения, чтобы создать многоуровневые модели и затем использует статистические методы, чтобы обеспечить честные оценки результативности модели (то есть, не чрезмерно оптимистичные).