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验证机器学习模型的结果旨在确保数据的正确性和准确性。通过验证可以在小问题变成大问题之前发现问题是实现任何机器学习模型的关键一环。
安全性
模型验证的一个最关键方面是寻找安全漏洞。训练数据和机器学习模型数据都很有价值对于私有数据或敏感数据的情况尤其如此。机器学习模型可能会意外泄漏数据这意味着验证技术应该能检查数据泄漏的漏洞。 在将训练数据输入机器学习模型之前采取严格的安全措施也很重要。例如可以对数据进行匿名或化名处理。
可靠性
验证机器学习模型对于检查模型的可靠性也很重要。您需要了解模型了解它的优缺点。了解模型有助于解释和查找稍后输出中的错误。了解模型的行为还能帮助您注意到可能发生的任何偏差和偏见。
避免偏见
虽然机器学习技术已彻底改变计算世界但它的好坏取决于它的创造者。这意味着许多机器学习模型内置了偏见。算法可能存在偏见和/或训练数据也可能存在偏见。 知道如何在机器学习模型中寻找偏见以及如何修正偏见是模型验证的一个重要方面这将使机器学习的世界变得更美好、更公平。
预防概念偏差
概念偏差是指允许机器学习模型退化允许其预测的结果与预期的结果不同的情况。概念偏差会发生而模型偏差的方式却不可预测。偏差无益于机器学习模型因为这会使输出数据的用处不大。 虽然最初的机器学习模型验证不会发现概念偏差但通过适当的维护和定期测试就能做到。概念偏差会随着时间的推移而发生但这完全可以通过日常维护加以预防。 正确的数据和正确的人员
如果您正在构建机器学习模型或是有意在公司中应用AI技术则至关重要的是使用正确的训练数据和正确的人员验证和维护模型。如果不验证模型也不实施持续维护机器学习模型可能会退化。
持续监控
没有一种机器学习模型是完美的它们也不会一直保持完美。机器学习模型需要持续监控和调整以确保输出准确、相关的信息。 虽然机器学习在经过训练后基本上是自主的但验证和监控却需要人机协同。人工定期维护和检查机器学习模型非常重要。这项工作可以定期进行也可以实时进行。 模型验证技术
有许多不同的模型验证技术正确方法的选择将取决于数据以及要通过机器学习模型实现的目标。以下是最常见的模型验证技术。
训练和测试拆分或保留
最基本的验证技术类型是训练和测试拆分。验证技术的重点是查看机器学习模型对以前从未见过的数据的反应。所有验证方法均基于训练和测试拆分但略有不同。 使用这种基本的验证方法可以将数据分成两组训练数据和测试数据。需要保留测试数据在测试模型之前不要向机器学习模型公开它们。大多数人按三七比例分割数据70%的数据用于训练模型。
再带入
在再带入验证方法中所有数据均被用作训练数据。然后将机器学习模型输出的错误率与训练数据集的实际值进行比较。该方法易于实现它有助于快速找到数据中的漏洞。
K折交叉验证
K折交叉验证与测试拆分验证类似不同之处在于前者将数据拆分为两个以上的组。在这种验证方法中“K”被用作占位符表示要拆分成的数据组的数量。 例如可以将数据分成10个组。一组被排除在训练数据之外。然后使用训练数据之外的数据组验证机器学习模型。接着进行交叉验证。作为训练数据使用的9个数据组也分别被用于测试机器学习模型。每次测试和分数均可提供有关机器学习模型中有效性的新信息。
随机子抽样
随机子抽样的功能与训练和测试验证模型方法相同。关键的区别在于前者将随机抽取数据的子样本然后形成测试集。所有其他未在随机子样本中选择的数据均作为训练数据。
自助抽样
自助抽样也是一种机器学习模型验证技术它使用放回抽样方法。这种验证方法对于估计总体数量最为有用。 使用自助抽样验证方法时将从整个数据集中抽取一个小样本。这个小样本中将包括平均值或其他有意义的统计数据。需要替换数据纳入计算的新统计数据然后再次运行模型。
嵌套交叉验证
验证技术大多数都是为了评估结果的误差。嵌套交叉验证技术用于评估机器学习模型的超参数。用这种方法测试超参数可以防止过度拟合。 要使用这种模型需要将两个K折交叉验证循环相互嵌套。内环用于超参数整定外环用于误差测试和准确性估计。
选择正确的模型
以上列出的机器学习验证模型列表并不详尽还有其他类型的测试模型和验证技术。每个模型功能各不相同对数据和机器学习模型提供的见解也略有不同。验证方法往往也有正误。重要的是在选择时要评估不同的验证技术为模型选择正确的验证技术确保其不会出错。 选择正确的验证模型很不容易。您需要了解数据和机器学习模型以确保能够获得所需的信息。在此环节您不能草率也不能跳过。选择正确的验证技术意味着要测试机器学习模型知道它是安全、没有偏见的并且能可靠地提供高质量的输出。
