A mai pățit cineva treaba asta cu validarea modelului?
Sincer, mă lupt cu partea asta de câteva zile și parcă nu reușesc să înțeleg exact care e treaba cu ce înseamnă un model „valid" sau „invalid". Am citit tot felul de materiale, dar pare că fiecare explică altceva sau accentuează aspecte diferite.
Mă întreb dacă e doar o problemă de încărcare a datelor sau dacă există niște reguli clare pe care trebuie să le urmăm când ne verificăm modelele. Toată discuția aia despre overfitting versus underfitting mă stresează și mai tare, fiindcă nu știu dacă îl iau în considerare corect.
Mi se pare că e una dintre cele mai importante etape, dar totodată și cea mai dificilă, pentru că dacă nu ești atent, poți să iei o decizie greșită și să te bazezi pe rezultate care nu sunt relevante sau chiar înșelătoare.
Voi cum ați ajuns să înțelegeți mai bine procesul ăsta? Aveți tips-uri sau articole din care ați învățat cel mai mult? Mersi!
Salut, Magdalena! Și eu am trecut prin aceleași challenge-uri la început, așa că știu exact despre ce vorbești. În primul rând, cred că cheia e să înțelegi bine ce înseamnă validarea modelului din punct de vedere practic. Nu e doar un set de cifre sau o metrică, ci mai mult un proces de verificare dacă modelul generalizează bine pe datele noi.
Una dintre reguli de bază pe care am învățat-o e să nu ne bazăm doar pe acuratețea sau alte metrics pe datele de training. E esențial să avem un set de validare sau chiar un set de test separat, pe care să îl utilizăm pentru a evalua performanța. La început, oamenii mai cad în capcana overfitting-ului, fiindcă modelul s-ar putea să se potrivească perfect pe datele de training, dar să cadă pe cele noi.
Ce mi-a fost de mare ajutor a fost să urmăresc graficele de validare și să fiu atent la diferența dintre performanța pe training și pe validare. Dacă observi că performanța pe training crește, dar pe validare stagnează sau scade, știi că e semn că modelul încearcă să învete prea mult din zgomotul datelor și să se potrivească excesiv.
Un alt sfat ar fi să folosești k-fold cross-validation dacă ai timp și resurse - îți oferă o imagine mai bună despre cât de robust e cu adevărat modelul. Și, nu în ultimul rând, încerca să citești articole sau tutoriale ce explică clar diferența dintre overfitting și underfitting și cum să le gestionezi în practică.
Dacă vrei, pot să îți recomand câteva resurse sau să discutăm pe exemplu concret ce probleme întâmpini. ツ