วิธีการเลือกรุ่น

วิธีการเลือกแบบจำลองมีบทบาทสำคัญในด้านการเรียนรู้ของเครื่องทางคณิตศาสตร์ เช่นเดียวกับในขอบเขตที่กว้างกว่าของคณิตศาสตร์และสถิติ ในคู่มือที่ครอบคลุมนี้ เราจะสำรวจเทคนิคและอัลกอริธึมต่างๆ ที่ใช้สำหรับการเลือกแบบจำลอง รวมถึงแนวคิดเรื่องการติดตั้งมากเกินไป การตรวจสอบความถูกต้องข้าม AIC, BIC และอื่นๆ

ทำความเข้าใจกับการเลือกรุ่น

โดยแก่นแท้แล้ว การเลือกแบบจำลองเกี่ยวข้องกับกระบวนการเลือกแบบจำลองที่ดีที่สุดจากชุดแบบจำลองที่เป็นตัวเลือก นี่เป็นขั้นตอนสำคัญทั้งในการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากแบบจำลองที่เลือกส่งผลกระทบโดยตรงต่อความแม่นยำและความสามารถในการสรุปทั่วไปของการทำนายขั้นสุดท้าย

เมื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของรากฐานทางคณิตศาสตร์ มีข้อควรพิจารณาหลายประการ:

• ความซับซ้อนของโมเดล:การกำหนดความซับซ้อนที่เหมาะสมของแบบจำลองเป็นสิ่งสำคัญ โมเดลที่ซับซ้อนอาจทำงานได้ดีกับข้อมูลการฝึก แต่อาจล้มเหลวในการสรุปกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น ซึ่งนำไปสู่การฟิตติ้งมากเกินไป ในทางกลับกัน โมเดลที่เรียบง่ายเกินไปอาจไม่เหมาะสมและไม่สามารถจับรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้
• การแลกเปลี่ยนอคติ-ความแปรปรวน:แนวคิดหลักในการเรียนรู้ทางสถิตินี้เน้นถึงความสมดุลระหว่างอคติของแบบจำลองและความแปรปรวน โมเดลที่มีอคติสูงมักจะเรียบง่ายเกินไปและมีความพอดีน้อยเกินไป ในขณะที่โมเดลที่มีความแปรปรวนสูงไวต่อความผันผวนของข้อมูลการฝึกมากเกินไป และอาจส่งผลให้เกิดการฟิตติ้งมากเกินไปได้

การตรวจสอบข้าม

การตรวจสอบข้ามเป็นเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการเลือกแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลออกเป็นชุดย่อย การฝึกแบบจำลองบนชุดย่อยบางชุด และประเมินโมเดลบนชุดย่อยที่เหลือ กระบวนการนี้ทำซ้ำหลายครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพของโมเดลในชุดย่อยของข้อมูลต่างๆ มีเสถียรภาพ ประเภทการตรวจสอบข้ามทั่วไป ได้แก่ การตรวจสอบความถูกต้องข้ามแบบ k-fold และการตรวจสอบความถูกต้องแบบข้ามแบบละเว้น

การตรวจสอบข้าม K-Fold

ในการตรวจสอบความถูกต้องข้ามแบบ k-fold ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นชุดย่อย k และแบบจำลองจะได้รับการฝึกและประเมินผล k ครั้ง ในแต่ละครั้ง จะมีการใช้เซ็ตย่อยที่แตกต่างกันเป็นชุดการตรวจสอบ และเซ็ตย่อย k-1 ที่เหลือจะถูกใช้เป็นชุดการฝึก การวัดประสิทธิภาพขั้นสุดท้ายจะคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยของการวัดประสิทธิภาพแต่ละรายการที่ได้รับในการวนซ้ำแต่ละครั้ง

การตรวจสอบข้ามแบบลาออกครั้งเดียว

ในการตรวจสอบข้ามแบบลาออกครั้งเดียว การสังเกตแต่ละครั้งจะถูกนำมาใช้เป็นชุดการตรวจสอบ และแบบจำลองจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับการสังเกต n-1 ที่เหลือ กระบวนการนี้ทำซ้ำ n ครั้ง และการวัดประสิทธิภาพขั้นสุดท้ายจะคำนวณโดยการหาค่าเฉลี่ยผลลัพธ์ในการวนซ้ำทั้งหมด แม้ว่าวิธีนี้จะให้การประมาณประสิทธิภาพของโมเดลที่มีประสิทธิภาพ แต่ก็อาจมีราคาแพงในการคำนวณ โดยเฉพาะชุดข้อมูลขนาดใหญ่

เกณฑ์ข้อมูล: AIC และ BIC

อีกแนวทางหนึ่งในการเลือกแบบจำลองเกี่ยวข้องกับการใช้เกณฑ์ข้อมูล เช่น Akaike Information Criterion (AIC) และ Bayesian Information Criterion (BIC) เกณฑ์เหล่านี้ให้การวัดเชิงปริมาณของการแลกเปลี่ยนระหว่างความพอดีของแบบจำลองและความซับซ้อน ทำให้สามารถเปรียบเทียบแบบจำลองต่างๆ โดยพิจารณาจากความพอดีและจำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้

เกณฑ์ข้อมูล Akaike (AIC)

AIC ตั้งอยู่บนพื้นฐานของทฤษฎีสารสนเทศ และจัดให้มีการวัดคุณภาพสัมพัทธ์ของแบบจำลองทางสถิติสำหรับชุดข้อมูลที่กำหนด โดยคำนึงถึงทั้งความดีของความพอดีและจำนวนพารามิเตอร์ในโมเดล ซึ่งจะลงโทษโมเดลที่ซับซ้อนมากเกินไป ค่า AIC ที่ต่ำกว่าบ่งบอกถึงแบบจำลองที่ดีกว่าเมื่อเทียบกับข้อมูล

เกณฑ์ข้อมูลแบบเบย์ (BIC)

เช่นเดียวกับ AIC BIC ใช้สำหรับการเลือกแบบจำลองและมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อเป้าหมายคือการระบุแบบจำลองที่แท้จริงที่แท้จริง BIC กำหนดบทลงโทษที่รุนแรงกว่าในแบบจำลองที่มีจำนวนพารามิเตอร์เพิ่มขึ้น ดังนั้นจึงนิยมใช้แบบจำลองที่เรียบง่ายกว่าเมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดใหญ่

เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน

ในขอบเขตของการเรียนรู้ของเครื่องทางคณิตศาสตร์ เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน เช่น Lasso (การทำให้เป็นมาตรฐาน L1) และ Ridge (การทำให้เป็นมาตรฐาน L2) มักใช้เพื่อจัดการกับความซับซ้อนของโมเดลและป้องกันการใส่มากเกินไป เทคนิคเหล่านี้ทำให้เกิดบทลงโทษที่จำกัดขนาดของค่าสัมประสิทธิ์แบบจำลอง ซึ่งช่วยลดผลกระทบของคุณลักษณะบางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพ และส่งเสริมความกระจัดกระจายในแบบจำลอง

บทสรุป

วิธีการเลือกแบบจำลองในแมชชีนเลิร์นนิงทางคณิตศาสตร์ประกอบด้วยชุดเทคนิคที่หลากหลายซึ่งมีจุดมุ่งหมายในการเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดสำหรับชุดข้อมูลที่กำหนด ในขณะเดียวกันก็ป้องกันการใส่มากเกินไปและน้อยเกินไป ด้วยการทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานของความซับซ้อนของโมเดล การตรวจสอบข้าม เกณฑ์ข้อมูล และการทำให้เป็นมาตรฐาน ผู้ปฏิบัติงานจึงสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลประกอบในการเลือกโมเดลสำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง