Come Calcolare l'errore di generalizzazione previsto per il modello di apprendimento della macchina

Comprendere l'errore di generalizzazione previsto di un modello di apprendimento automatico è essenziale per valutare le sue prestazioni sui dati non visti.

Che cosa è l'errore di generalizzazione?

L'errore di generalizzazione è la differenza tra l'errore sui dati di formazione e l'errore sui dati nuovi e non visibili, indica quanto il modello generalizza oltre i dati su cui è stato formato.

Metodi per calcolare l'errore di generalizzazione previsto

Esistono diversi metodi per stimare l'errore di generalizzazione previsto, tra cui la trasversalità, la formazione di stivali e i limiti teorici.

Utilizzo della Valutazione Cross

La valutazione trasversale comporta la partizione dei dati in più sottoinsiemi, la formazione del modello su alcuni sottoinsiemi e la sperimentazione su altri. L'errore medio di tutti i test fornisce una stima dell'errore di generalizzazione del modello.

Esaminare con i Bound teorici

I limiti teorici, come quelli derivati dalla teoria VC o dalla complessità Rademacher, forniscono stime basate sulla capacità del modello e sulla dimensione dei dati di formazione, che possono guidare le aspettative ma possono essere conservatrici.