Cross-validation

Cross-validation je hodnotiaci postup, ktorý opakovane trénuje a testuje model na rôznych rozdeleniach dát, aby poskytol stabilnejší odhad generalizácie.

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi potrebuje reprodukovateľný protokol, vhodnú porovnávaciu základňu a analýzu chýb aj neistoty.

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Rizikom je nereprezentatívny test, únik dát, preladenie na benchmark alebo zamenenie priemernej metriky za bezpečnú prevádzku. Hodnotenie musí zahŕňať hraničné prípady a analýzu chýb.

Cross-validation sa od pojmov Confusion matrix, Benchmark, Error analysis odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.