Validación Cruzada
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La división en conjuntos de entrenamiento y prueba tiene dos desventajas:
- Menos datos de entrenamiento, lo que puede reducir la calidad del modelo;
- Dependencia de la división aleatoria, lo que provoca resultados inestables. Para superar esto, se utiliza la validación cruzada.
Primero, divide todo el conjunto de datos en 5 partes iguales, conocidas como folds.
A continuación, utilizar un pliegue como conjunto de prueba y combinar los pliegues restantes para formar el conjunto de entrenamiento.
Como en cualquier proceso de evaluación, el conjunto de entrenamiento se utiliza para entrenar el modelo, mientras que el conjunto de prueba se utiliza para medir su rendimiento.
El proceso se repite de modo que cada partición actúa como conjunto de prueba una vez, mientras que las particiones restantes forman el conjunto de entrenamiento.
La validación cruzada produce múltiples puntuaciones de precisión, una por cada partición.
Su media representa el rendimiento promedio del modelo.
En Python, esto se calcula con cross_val_score().
Se puede elegir cualquier número de particiones. Por ejemplo, usar 10 particiones significa entrenar con 9 partes y probar con 1.
Esto se configura mediante el parámetro cv en cross_val_score().
1234567891011import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_pipelined.csv') # Assign X, y variables (X is already preprocessed and y is already encoded) X, y = df.drop('species', axis=1), df['species'] # Print the cross-val scores and the mean for KNeighborsClassifier with 5 neighbors scores = cross_val_score(KNeighborsClassifier(), X, y) print(scores) print(scores.mean())
La validación cruzada es más confiable pero más lenta, ya que el modelo se entrena y evalúa n veces.
Se utiliza ampliamente en la optimización de hiperparámetros, donde la validación cruzada se repite para cada valor de hiperparámetro; por ejemplo, probando múltiples valores de k en k-NN.
Esto ayuda a elegir la opción que constantemente ofrece el mejor rendimiento.
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