[問題] 交叉驗證的流程請益

看板DataScience作者wheado (principal component QQ)時間2年前 (2022/01/28 12:37)推噓4(4推 0噓 15→)

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最近有一個機器學習任務，是一個簡單的二元分類模型，但是有一個問題想請教大家，我想用交叉驗證 K-fold 的方法來驗證並且選擇模型，但我的訓練、驗證、流程被質疑學理不通，別人的論文不會這樣做，我不知道產品能不能這樣做。我覺得我的作法沒有問題，但又有點害怕真的我腦袋有問題，我想跟版上的有經驗的前輩請益，再回頭跟長官討論。我將我的作法寫在下面， =========================訓練、驗證、測試流程============================ 首先將資料集 Data 切成 train 跟 test train 切成 k 塊，以 4 為例， A, B, C, D k=1, B + C + D 定義 train-train ， A 定義 train-validation 我有七種模型，你可以想像用不同的 backbone (resnet, mobilenet,...) 訓練完成我在 A 上可以得到 7 個 AUC 。 k=2, A + C + D 定義 train-train ， B 定義 train-validation 我有七種模型，同上訓練完成我在 B 上可以得到 7 個 AUC 。 k=3, A + B + D 定義 train-train ， C 定義 train-validation 我有七種模型，同上訓練完成我在 C 上可以得到 7 個 AUC 。 k=4, A + B + C 定義 train-train ， D 定義 train-validation 我有七種模型，同上訓練完成我在 D 上可以得到 7 個 AUC 。以上都跟 test 無關，只在 train 中。最後我會得到 k*(3+3+1) 個模型，我全部在 test 上做驗證，可以得到所有模型在測試集上的評估數據。產品端可以將全部的模型都上線，但是伺服器費用高，所以不能全上。需要挑選上線的模型，挑選 N 個模型，由單一表現最高的開始往下挑，舉個例子來說明我的挑選方法： fold-k model_n 代表第 k 個 fold 裡面第 n 個模型 k = 1,2,3,4 有 4 個 fold n = 1,2,3,4,5,6,7 我有七個模型架構 top-1 ensemble 挑 test 上表現最好的第一個模型，假設來自 fold-3 model_1 ，其中 test AUC 0.86 。 top-2 ensemble 挑 test 上表現最好的前兩個模型，預測結果兩者取平均，假設來自 fold-3 model_1 、 fold-1 model_3 ，其中 test AUC 0.87 top-3 ensemble 挑 test 上表現最好的前三個模型，預測結果三者取平均，假設來自 fold-3 model_1 、 fold-1 model_3 、 fold-3 model_2 ，其中 test AUC 0.88 。 top-4 ensemble 挑 test 上表現最好的前四個模型，預測結果四者取平均，假設來自 fold-3 model_1 、 fold-1 model_3 、 fold-3 model_2 、 fold-4 model_1，其中 test AUC 0.875 。發現在選到第四個模型綜合結果下降了，所以就挑選前三個模型，當作產品的 classifier ，當然預測結果是取平均。 ============================================================== 挑選模型是從所有的 fold 當中訓練的所有模型來挑選。請問這樣做產品會有很嚴重的邏輯錯誤在裡面嗎？有的話在哪邊？還是我應該簡單點，切 train, validation, test 這樣訓練一次，不要做 K-fold ，但先前的經驗告訴我 ensemble 這種作法會提昇一個檔次，所以我會想往這樣走，而且透過不同的模型架構以及 K-fold 作法可以獲得更多的模型。我不知道我的邏輯錯在哪？懇請高手指導，謝謝。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.254.12.48 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1643344620.A.B8A.html ※ 編輯: wheado (111.254.12.48 臺灣), 01/28/2022 12:37:38 ※ 編輯: wheado (111.254.12.48 臺灣), 01/28/2022 12:39:30 ※ 編輯: wheado (111.254.12.48 臺灣), 01/28/2022 12:42:36 ※ 編輯: wheado (111.254.12.48 臺灣), 01/28/2022 12:45:39 ※ 編輯: wheado (111.254.12.48 臺灣), 01/28/2022 12:50:24

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