pt Valida%C3%A7%C3%A3o cruzada

A validação cruzada é uma técnica para avaliar a capacidade de generalização de um modelo, a partir de um conjunto de dados.^[1] Esta técnica é amplamente empregada em problemas onde o objetivo da modelagem é a predição. Busca-se então estimar o quão preciso é este modelo na prática, ou seja, o seu desempenho para um novo conjunto de dados.

O conceito central das técnicas de validação cruzada é o particionamento do conjunto de dados em subconjuntos mutuamente exclusivos, e posteriormente, o uso de alguns destes subconjuntos para a estimação dos parâmetros do modelo (dados de treinamento), sendo os subconjuntos restantes (dados de validação ou de teste) empregados na validação do modelo.

Diversas formas de realizar o particionamento dos dados foram sugeridas, sendo as três mais utilizadas: o método holdout, o k-fold e o leave-one-out.^[1]

Para todos os métodos de particionamento, citados acima e apresentados a seguir, a precisão final do modelo estimado é obtido por:

$Ac_{f}={\frac {1}{v}}\sum _{i=1}^{v}\epsilon _{y_{i},{\hat {y}}_{i}}={\frac {1}{v}}\sum _{i=1}^{v}(y_{i}-{\hat {y}}_{i})$

onde v é o número de dados de validação e $\epsilon _{y_{i},{\hat {y}}_{i}}$ é o resíduo dado pela diferença entre o valor real da saída i e o valor predito. Com isso, é possível inferir de forma quantitativa a capacidade de generalização do modelo.

Método holdout

Este método consiste em dividir o conjunto total de dados em dois subconjuntos mutuamente exclusivos, um para treinamento (estimação dos parâmetros) e outro para teste (validação). O conjunto de dados pode ser separado em quantidades iguais ou não. Uma proporção muito comum é considerar 2/3 dos dados para treinamento e o 1/3 restante para teste.^[1]

Após o particionamento, a estimação do modelo é realizada e, posteriormente, os dados de teste são aplicados e o erro de predição calculado.

Esta abordagem é indicada quando está disponível uma grande quantidade de dados. Caso o conjunto total de dados seja pequeno, o erro calculado na predição pode sofrer muita variação.

Método k-fold

O método de validação cruzada denominado k-fold consiste em dividir o conjunto total de dados em k subconjuntos mutuamente exclusivos do mesmo tamanho e, a partir daí, um subconjunto é utilizado para teste e os k-1 restantes são utilizados para estimação dos parâmetros, fazendo-se o cálculo da acurácia do modelo. Este processo é realizado k vezes alternando de forma circular o subconjunto de teste. A figura abaixo mostra o esquema realizado pelo k-fold.

Ao final das k iterações calcula-se a acurácia sobre os erros encontrados, através da equação descrita anteriormente, obtendo assim uma medida mais confiável sobre a capacidade do modelo de representar o processo gerador dos dados.

Método leave-one-out

O método leave-one-out é um caso específico do k-fold, com k igual ao número total de dados N. Nesta abordagem são realizados N cálculos de erro, um para cada dado.

Apesar de apresentar uma investigação completa sobre a variação do modelo em relação aos dados utilizados, este método possui um alto custo computacional, sendo indicado para situações onde poucos dados estão disponíveis.

Ver também

Referências

↑ ^a ^b ^c KOHAVI, R. A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection. In: International joint Conference on artificial intelligence. [S.l.: s.n.], 1995. v. 14, p. 1137–1145.

Ligações externas

«Validação Cruzada» (PDF) (em inglês)

[Kohavi1995-1] KOHAVI, R. A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection. In: International joint Conference on artificial intelligence. [S.l.: s.n.], 1995. v. 14, p. 1137–1145.

[1]

Validação cruzada