Validierung

Einführung

Das maschinelle Lernen ist zu einem wesentlichen Bestandteil der modernen Technologie geworden und wird heute in einer Vielzahl von Anwendungen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Bilderkennung, der Betrugserkennung und vielen anderen eingesetzt. Einer der wichtigsten Schritte beim Aufbau eines maschinellen Lernmodells ist die Validierung.

Bei der Validierung wird die Leistung eines Modells für maschinelles Lernen anhand eines unabhängigen Datensatzes bewertet, der beim Training nicht verwendet wurde. Ziel ist es, zu bewerten, wie gut es verallgemeinern und Ergebnisse für neue, noch nicht gesehene Daten vorhersagen kann.

Definition der Validierung beim maschinellen Lernen

Vereinfacht ausgedrückt ist die Validierung der Prozess der Überprüfung, ob Ihr Modell für maschinelles Lernen korrekt funktioniert. Ein gut validiertes Modell sollte in der Lage sein, genaue Vorhersagen für neue, ungesehene Daten zu treffen, anstatt sich nur an die Daten zu erinnern, die beim Training verwendet wurden.

Der Grundgedanke hinter der Validierung besteht darin, die Überanpassung zu minimieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass Ihr Modell die zugrunde liegenden Muster in den Trainingsdaten erfasst. Bei diesem Prozess werden die verfügbaren Daten in drei Gruppen aufgeteilt: Trainingsgruppe, Validierungsgruppe und Testgruppe.

Der Trainingsdatensatz wird zum Trainieren Ihres Modells verwendet, während der Validierungsdatensatz Ihnen bei der Feinabstimmung von Hyperparametern wie dem Regularisierungskoeffizienten oder der Lernrate hilft. Sobald Sie Ihre Hyperparameter mithilfe des Validierungssatzes optimiert haben, testen Sie Ihr Modell auf einem völlig unabhängigen Datensatz, dem sogenannten Testsatz.

Die Bedeutung der Validierung beim maschinellen Lernen

Die Validierung spielt eine entscheidende Rolle beim Aufbau robuster Modelle für maschinelles Lernen mit hoher Vorhersagegenauigkeit. Ohne geeignete Validierungstechniken kann man nicht wissen, wie gut ein trainierter ML-Algorithmus funktionieren wird, wenn er neue Eingabedaten erhält. Darüber hinaus kann die Überanpassung ein erhebliches Problem bei der Arbeit mit maschinellen Lernmodellen darstellen, da diese Modelle über eine ausgezeichnete Erinnerungsfähigkeit verfügen und komplexe Muster selbst dann anpassen können, wenn sie mit Rauschen oder irrelevanten Merkmalen in den Eingabedaten konfrontiert werden.

Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und zu sehr auf die Trainingsdaten spezialisiert ist, was zu einer schlechten Generalisierung auf neue Daten führt. Geeignete Validierungsverfahren helfen, dieses Problem zu vermeiden, indem sie abschätzen, wie gut ein Modell auf unbekannte Daten verallgemeinert.

Eine ordnungsgemäße Validierung Ihrer Modelle für maschinelles Lernen stellt sicher, dass Sie fundierte Vorhersagen treffen und robuste Modelle erstellen, die sich gut auf neue, noch nicht gesehene Eingabedaten verallgemeinern lassen. In den folgenden Abschnitten werden verschiedene Arten von Validierungstechniken und wichtige Metriken zur Bewertung der Modellleistung untersucht.

Arten von Validierungstechniken

Bei der Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen muss sichergestellt werden, dass das Modell nicht nur genau ist, sondern auch gut auf neue Daten verallgemeinert werden kann. An dieser Stelle kommt die Modellvalidierung ins Spiel.

Die Modellvalidierung bezieht sich auf den Prozess der Evaluierung der Leistung Ihres Modells für maschinelles Lernen anhand eines unabhängigen Datensatzes. In diesem Abschnitt werden einige gängige Validierungstechniken des maschinellen Lernens erläutert.

Hold-Out-Validierung: Erläuterung und Vorgehensweise

Bei der Hold-Out-Validierungstechnik wird der verfügbare Datensatz in zwei Teile aufgeteilt: einen Trainings- und einen Testsatz. Der Trainingsdatensatz wird zum Trainieren des Modells verwendet, während der Testdatensatz zur Bewertung seiner Leistung dient.

Das Verhältnis zwischen diesen beiden Sätzen kann je nach Datenmenge variieren, aber es ist gängige Praxis, 70 % für das Training und 30 % für die Tests zu verwenden. Bei der Hold-Out-Validierung wird der Datensatz nach dem Zufallsprinzip gemischt und dann in einen Trainings- und einen Testsatz aufgeteilt.

Nach der Aufteilung trainieren Sie Ihr Modell anhand der Trainingsdaten und bewerten seine Leistung anhand der Testdaten. Der Hauptvorteil der Hold-Out-Validierung besteht darin, dass sie einfach zu implementieren ist, insbesondere bei großen Datensätzen.

Vorteile:

• Leicht umsetzbar
• Schneller als andere Techniken
• Geeignet für große Datenmengen

Nachteile:

• Die Bewertungsmetrik kann sehr unterschiedlich sein, je nachdem, welche Proben in den einzelnen Sets enthalten sind.
• Wenn Sie nicht genügend Daten haben, kann es sein, dass die Stichprobe auf die eine oder andere Weise verzerrt ist.
• Möglicherweise benötigen Sie mehrere Iterationen mit verschiedenen Splits, um eine genauere Einschätzung der Leistung Ihres Modells zu erhalten.

K-fache Kreuzvalidierung: Erläuterung und Vorgehensweise

Die K-fache Kreuzvalidierung ist eine weit verbreitete Technik zur Modellvalidierung beim maschinellen Lernen. Dabei werden die Daten in K gleich große Teilmengen aufgeteilt, wobei jede Teilmenge einmal als Testdaten und die verbleibenden K-1 Teilmengen zum Training verwendet werden.

Der Vorgang wird K-mal wiederholt, wobei jede Teilmenge genau einmal als Testdaten verwendet wird. Bei der k-fachen Kreuzvalidierung wird der Datensatz nach dem Zufallsprinzip gemischt und dann in K gleich große Foldings unterteilt.

Nach der Aufteilung trainieren Sie Ihr Modell anhand von (K-1) Faltungen und bewerten seine Leistung anhand der verbleibenden Faltung. Dieser Vorgang wird K-mal wiederholt, so dass jeder Fold eine Chance erhält, in die Testmenge aufgenommen zu werden.

Vorteile:

• Verringert die Varianz bei der Leistungseinschätzung
• Ermöglicht eine genauere Einschätzung der Leistung Ihres Modells
• Funktioniert auch bei begrenzter Datenmenge gut

Nachteile:

• Nimmt mehr Zeit in Anspruch als die Hold-Out-Validierung, insbesondere bei großen Datensätzen.
• Wenn Sie nicht genügend Daten haben, kann es sein, dass einige Ihrer Faltungen ähnliche Muster aufweisen, was zu einer schlechten Verallgemeinerung führen kann.

Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV): Erläuterung und Vorgehensweise

Die Leave-One-Out-Kreuzvalidierungstechnik ähnelt der k-fachen Kreuzvalidierung, verwendet jedoch einen Wert von k, der der Anzahl der Stichproben im Datensatz entspricht. Mit anderen Worten, jede Stichprobe wird einmal als „Holdout“-Stichprobe verwendet, während mit allen anderen Stichproben außer dieser trainiert wird. Das Verfahren für LOOCV beinhaltet das iterative Entfernen einer Stichprobe aus dem Datensatz, das Trainieren Ihres Modells auf allen verbleibenden Stichproben außer dieser einen und die Bewertung seiner Leistung auf der ausgelassenen Stichprobe.

Dieser Vorgang wird N-mal wiederholt (wobei N gleich der Anzahl der Stichproben im Datensatz ist). Diese Technik kann nützlich sein, wenn Sie einen kleinen Datensatz haben.

Vorteile:

• Liefert eine unverzerrte Schätzung der Leistung Ihres Modells
• Funktioniert gut bei kleinen Datensätzen, da es die Menge der Trainingsdaten maximiert

Nachteile:

• Nimmt mehr Zeit in Anspruch als die k-fache Kreuzvalidierung, da sie N Iterationen erfordert (gleich der Anzahl der Stichproben im Datensatz).
• Wenn Sie nicht genügend Daten haben, kann es vorkommen, dass einige Teilmengen nur eine Stichprobe enthalten, was zu einer schlechten Verallgemeinerung führen kann.

Metriken für die Bewertung der Modellleistung

Nachdem Sie Ihr Modell für maschinelles Lernen trainiert haben, müssen Sie dessen Leistung anhand des Testdatensatzes bewerten. Zu diesem Zweck können verschiedene Metriken verwendet werden, um zu messen, wie gut das Modell funktioniert. Im Folgenden werden einige der beim maschinellen Lernen am häufigsten verwendeten Metriken erörtert, nämlich Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennungswert und F1-Score.

Genauigkeitswert

Die Genauigkeitsbewertung ist eine einfache Metrik, die den Prozentsatz der korrekt klassifizierten Instanzen in einem Datensatz berechnet. Sie wird wie folgt berechnet: $$\text{Genauigkeit} = \frac{\text{Anzahl der richtig klassifizierten Instanzen}}{\text{Gesamtzahl der Instanzen}}$$

Die Genauigkeitsbewertung ist nützlich, um eine allgemeine Vorstellung davon zu bekommen, wie gut unser Modell im Testdatensatz abschneidet. Sie kann jedoch irreführend sein, wenn wir mit unausgewogenen Datensätzen arbeiten, in denen eine Klasse deutlich mehr Instanzen aufweist als andere.

Präzision

Die Präzision misst, wie viele positive Vorhersagen, die von unserem Modell gemacht werden, tatsächlich richtig positiv sind. Die Präzision wird wie folgt berechnet: $$\text{Präzision} = \frac{\text{True Positives}}{\text{True Positives + Falsches Positives}}$$

Eine hohe Genauigkeit bedeutet, dass es nur sehr wenige falsch-positive Fälle gibt (d. h., dass keine negativen Fälle als positiv vorhergesagt wurden). Wenn wir beispielsweise einen Spam-Filter entwickelt haben und sein Präzisionswert hoch ist, bedeutet dies, dass sehr wenige legitime E-Mails fälschlicherweise als Spam-E-Mails eingestuft wurden.

Erinnerungswert

Der Recall misst, wie viele wahr-positive Fälle von unserem Modell im Vergleich zu allen wahr-positiven Fällen des Datensatzes erkannt wurden. Der Recall kann wie folgt berechnet werden: $$\text{Recall} = \frac{\text{True Positives}}{\text{True Positives + Falsches Negatives}}$$

Ein hoher Recall-Wert zeigt an, dass unser Modell die meisten positiven Fälle im Datensatz erfolgreich erkennt. Bei der medizinischen Diagnose würde ein hoher Recall-Wert beispielsweise bedeuten, dass nur sehr wenige Krankheitsfälle von unserem Modell übersehen wurden.

F1-Punktzahl

Der F1-Score ist ein harmonisches Mittel aus Precision- und Recall-Werten. Er kombiniert diese beiden Metriken, um die Gesamtleistung des Modells darzustellen.

Der F1-Score kann wie folgt berechnet werden: $$\text{F1-Score} = \frac{2*{\text{Präzision}*\text{Recall}}}{\text{Präzision + Recall}}$$

Da diese Metrik sowohl Präzisions- als auch Recall-Werte kombiniert, ist sie eine geeignete Metrik, wenn wir einen Kompromiss zwischen beiden erzielen wollen. Wenn Sie also die Gesamtleistung Ihres Modells und nicht nur eine bestimmte Metrik bewerten möchten, ist der F1-Score die richtige Metrik.

Anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Erinnerungswert und F1-Score können Sie messen, wie gut Ihr Algorithmus für maschinelles Lernen bei ungesehenen Daten funktioniert. Eine Kombination dieser Metriken sollte verwendet werden, um zu verstehen, wo die Schwächen Ihres Modells liegen, damit sie verbessert werden können.

Bewährte Praktiken für die Modellvalidierung

Die Modellvalidierung ist ein wesentlicher Bestandteil eines jeden Projekts des maschinellen Lernens und spielt eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass das Modell bei ungesehenen Daten gut funktioniert. Es reicht jedoch nicht aus, eine gute Validierungsstrategie zu wählen, sondern es muss auch sichergestellt werden, dass die für Training und Validierung verwendeten Daten von hoher Qualität sind. In diesem Abschnitt werden einige der besten Verfahren für die Modellvalidierung erörtert.

Techniken der Datenvorverarbeitung

Einer der ersten Schritte bei der Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen besteht in der Bereinigung und Vorverarbeitung der Daten. Daten können unordentlich oder unvollständig sein oder Ausreißer enthalten, die sich negativ auf die Leistung Ihres maschinellen Lernmodells auswirken können.

Daher ist es unerlässlich, Datenbereinigungsverfahren durchzuführen, wie z. B. die Behandlung fehlender Werte und das Entfernen von Ausreißern, bevor man mit der Erstellung eines Modells fortfährt. Umgang mit fehlenden Werten: Ein häufiges Problem bei Daten sind fehlende Werte, die durch verschiedene Faktoren wie menschliches Versagen oder defekte Geräte verursacht werden können.

Je nach der Menge der fehlenden Daten und der Art des Problems, das Sie lösen wollen, können Imputationsverfahren wie die Imputation des Mittelwerts oder die K-Nächste-Nachbarn-Imputation (KNN) verwendet werden, um diese Lücken zu schließen. Erkennung von Ausreißern: Ausreißer sind Beobachtungen, die weit entfernt von anderen Beobachtungen in Ihrem Datensatz liegen.

Sie können Ihre Ergebnisse oder Modelle in ihre Richtung verzerren. Daher können Techniken zur Erkennung von Ausreißern wie die Z-Score-Analyse oder die Tukey-Box-Plot-Methode dabei helfen, diese Anomalien zu identifizieren und zu entfernen oder zu transformieren.

Skalierungstechniken für Merkmale

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Vorverarbeitung Ihrer Daten sind Techniken zur Skalierung von Merkmalen, die alle Merkmale auf die gleiche Stufe stellen, damit sie gleichermaßen zum Training eines Modells beitragen: Normalisierung: Diese Technik bringt alle Werte innerhalb eines Merkmalsbereichs zwischen 0 und 1, indem jeder Punkt von seinem Minimalwert subtrahiert und durch seinen Bereich (Maximalwert – Minimalwert) geteilt wird. Die Normalisierung ist besonders nützlich, wenn es um Merkmale mit unterschiedlichen Skalen geht.

Standardisierung: Bei dieser Technik werden die Daten in eine Standardnormalverteilung umgewandelt, indem die Daten um den Mittelwert Null zentriert und durch die Standardabweichung geteilt werden. Die Standardisierung ist in der Regel besser, wenn es sich um Merkmale handelt, die eine Art Gauß-Verteilung aufweisen.

Techniken der Merkmalsauswahl

Techniken zur Merkmalsauswahl werden verwendet, um die beste Untergruppe von Merkmalen auszuwählen, die am meisten zur Leistung Ihres Modells beitragen. Einige häufig verwendete Verfahren zur Merkmalsauswahl sind: PCA (Principal Component Analysis): Diese Technik ist nützlich, wenn Sie viele korrelierte Variablen in Ihrem Datensatz haben.

Die PCA wählt die informativsten Komponenten aus diesen Variablen aus und kombiniert sie zu einem kleineren Satz unkorrelierter Variablen, wodurch die Dimensionalität Ihres Datensatzes reduziert wird. Lasso-Regression: Bei dieser Technik wird die L1-Regularisierung verwendet, um weniger wichtige Koeffizienten gegen Null zu schrumpfen, wodurch sie effektiv aus Ihrem Modell entfernt werden.

Die Lasso-Regression kann dazu beitragen, irrelevante oder redundante Merkmale in Ihrem Datensatz zu eliminieren, wodurch das Rauschen reduziert und die Leistung verbessert wird. Wenn Sie diese Best Practices für die Modellvalidierung befolgen, sind Sie auf dem besten Weg, genaue und zuverlässige Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, die auch bei ungesehenen Daten gut funktionieren.

Denken Sie immer daran, die Wirksamkeit dieser Techniken mit Hilfe geeigneter Bewertungsmaßstäbe zu beurteilen. Als Nächstes werden wir uns in Abschnitt 5 mit den häufigsten Fallstricken befassen, die bei der Modellvalidierung zu vermeiden sind: Überanpassung vs. Unteranpassung und Datenleckage.

Häufige Fallstricke, die bei der Modellvalidierung zu vermeiden sind

So wichtig die Validierung Ihres Modells für maschinelles Lernen auch ist, so wichtig ist es auch, auf häufige Fallstricke zu achten, die zu falschen Validierungsergebnissen führen können. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Fallstricke, die bei der Modellvalidierung auftreten, und wie Sie sie vermeiden können.

Problem der Überanpassung vs. Unteranpassung

Eines der größten Probleme, mit denen Modelle für maschinelles Lernen zu kämpfen haben, ist die Über- oder Unteranpassung. Eine Überanpassung liegt vor, wenn das Modell bei den Trainingsdaten hervorragende Leistungen erbringt, bei neuen, ungesehenen Daten jedoch keine vergleichbaren Ergebnisse liefert.

Im Gegensatz dazu liegt eine Unteranpassung vor, wenn das Modell bereits in der Trainingsphase versagt, weil es nicht in der Lage ist, relevante Muster und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Um diese Probleme zu vermeiden, müssen Sie ein Gleichgewicht zwischen Einfachheit und Komplexität des Modells finden.

Dazu können Sie Hyperparameter wie den Regularisierungsparameter (für lineare Modelle) oder die maximale Tiefe (für entscheidungsbaumbasierte Modelle) einstellen. Außerdem können Sie fortschrittlichere Algorithmen wie Ensemble-Methoden (Random Forests) oder tiefe neuronale Netze verwenden, die eine flexiblere Darstellung von Mustern ermöglichen, ohne übermäßig komplex zu sein.

Problem des Datenlecks

Datenlecks treten auf, wenn Informationen über den Testsatz versehentlich in die Trainingsdaten gelangen, was zu fälschlicherweise überhöhten Validierungskennzahlen führt. Dies geschieht in der Regel, wenn Merkmale vor der Erstellung von Vorhersagemodellen unsachgemäß kodiert oder transformiert werden.

Um dieses Problem zu vermeiden, müssen Sie Ihre Daten immer korrekt vorverarbeiten. Dazu gehören Techniken zur Skalierung von Merkmalen wie Normalisierung und Standardisierung, Techniken zur Auswahl von Merkmalen wie PCA oder Lasso-Regression, der Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern sowie die Sicherstellung, dass kategoriale Merkmale mithilfe von One-Hot-Codierungs- oder Target-Codierungsansätzen angemessen kodiert werden.

Andere häufige Fallstricke

Weitere häufige Probleme bei der Modellvalidierung sind die fehlende Verwendung geeigneter Bewertungsmetriken für bestimmte Aufgaben, unausgewogene Klassenverteilungen bei Klassifizierungsaufgaben, die zu Verzerrungen bei Bewertungsmetriken wie Genauigkeit und Präzision führen, sowie unzureichende oder verzerrte Trainingsdaten, die zu einer schlechten Modellgeneralisierung führen. Um diese Probleme zu vermeiden, ist es von entscheidender Bedeutung, ein klares Verständnis für Ihre spezifische Aufgabe des maschinellen Lernens zu haben und geeignete Bewertungsmetriken auszuwählen, die die gewünschten Leistungskriterien erfassen.

Außerdem können Sie das Ungleichgewicht zwischen den Klassen durch Techniken wie geschichtete Stichproben oder Resampling-Methoden wie Oversampling oder Undersampling ausgleichen. Das Sammeln vielfältiger und repräsentativer Trainingsdaten kann einen großen Beitrag zur Gewährleistung der Modellgeneralisierung leisten.

Schlussfolgerung: Die Bedeutung einer ordnungsgemäßen Modellvalidierung für erfolgreiche Machine-Learning-Projekte

Die wichtige Rolle der Validierung beim maschinellen Lernen

Beim maschinellen Lernen besteht das ultimative Ziel darin, ein genaues und zuverlässiges Vorhersagemodell zu entwickeln, das in der realen Welt eingesetzt werden kann. Dieses Ziel zu erreichen, ist jedoch nicht so einfach, wie es scheint. Ein gut trainiertes Modell für maschinelles Lernen kann bei neuen Daten schlecht abschneiden, wenn es nicht ordnungsgemäß validiert wurde.

Deshalb spielt die Validierung eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass das Modell gut auf neue Datenpunkte außerhalb des Trainingssatzes verallgemeinert werden kann. Validierungstechniken helfen den Praktikern des maschinellen Lernens dabei, abzuschätzen, wie gut ihre Modelle funktionieren werden, wenn sie in realen Szenarien eingesetzt werden.

Eine ordnungsgemäße Validierung verringert das Risiko einer Über- oder Unteranpassung und verbessert gleichzeitig die Generalisierungsleistung. Daher ist eine ordnungsgemäße Modellvalidierung ein wesentlicher Schritt zur Gewährleistung erfolgreicher maschineller Lernprojekte.

Die Bedeutung von Datenvorverarbeitungstechniken

Einer der Schlüsselfaktoren, die sich auf die Leistung eines maschinellen Lernmodells auswirken, ist die Effektivität der Datenvorverarbeitungstechniken, die vor dem Training und der Validierung des Modells angewendet werden. Die Datenvorverarbeitung umfasst die Vorbereitung der Rohdaten durch die Behandlung fehlender Werte, das Entfernen von Ausreißern, die Skalierung von Merkmalen (Normalisierung/Standardisierung) und Techniken zur Auswahl von Merkmalen (PCA/Lasso-Regression). Eine unsachgemäße Datenvorverarbeitung kann zu einem schlecht funktionierenden oder verzerrten ML-Modell führen.

Daher ist es für Praktiker von entscheidender Bedeutung, vor der Erstellung ihrer Modelle Zeit für eine qualitativ hochwertige Datenvorverarbeitung aufzuwenden. Auf diese Weise können sie sicherstellen, dass die Ergebnisse ihrer Modelle genau und vertrauenswürdig sind, und gleichzeitig häufige Fallstricke wie Overfitting– oder Underfitting-Probleme vermeiden.

Ein letztes Wort zur erfolgreichen Modellvalidierung

Eine ordnungsgemäße Modellvalidierung ist ein wesentlicher Aspekt jedes erfolgreichen maschinellen Lernprojekts – ganz gleich, wie groß oder klein es auch sein mag. Sie trägt dazu bei, dass Ihre Modelle gut verallgemeinert werden, wenn sie mit neuen Datenpunkten außerhalb Ihres Trainingsdatensatzes getestet werden, und reduziert potenzielle Risiken im Zusammenhang mit Über- und Unteranpassung.

Durch die Einhaltung bewährter Verfahren wie die Anwendung von Techniken zur Datenvorverarbeitung und die Auswahl der richtigen Validierungsmethode können Praktiker des maschinellen Lernens sicher sein, dass ihre Ergebnisse auch in realen Szenarien Bestand haben werden. Nehmen Sie sich also die Zeit, Ihre Modelle ordnungsgemäß zu validieren, und Sie werden mit verbesserter Leistung und genauen Vorhersagen belohnt.