اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)

1. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)

اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) یکی از مهم‌ترین تکنیک‌ها در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین است. هدف اصلی از این روش، تخمین عملکرد یک مدل بر روی داده‌های جدید و دیده نشده است. در واقع، اعتبارسنجی متقابل به ما کمک می‌کند تا از بیش‌برازش (Overfitting) مدل جلوگیری کنیم و اطمینان حاصل کنیم که مدل ما به خوبی تعمیم می‌یابد. این مقاله به بررسی عمیق این تکنیک، انواع آن، مزایا و معایب و کاربردهای آن می‌پردازد.

چرا به اعتبارسنجی متقابل نیاز داریم؟

هنگام ساخت یک مدل یادگیری ماشین، هدف نهایی ما این است که مدلی داشته باشیم که بتواند به درستی روی داده‌های جدید پیش‌بینی کند. اما چگونه می‌توانیم مطمئن شویم که مدل ما به خوبی عمل می‌کند؟ یک رویکرد ساده این است که داده‌های خود را به دو مجموعه تقسیم کنیم: مجموعه آموزشی (Training set) و مجموعه آزمایشی (Test set). مدل را روی مجموعه آموزشی آموزش می‌دهیم و سپس عملکرد آن را روی مجموعه آزمایشی ارزیابی می‌کنیم.

اما این روش دارای یک مشکل اساسی است: مجموعه آزمایشی فقط یک نمونه از تمام داده‌های ممکن است. اگر مجموعه آزمایشی به طور اتفاقی نماینده خوبی از داده‌های واقعی نباشد، ممکن است تخمین نادرستی از عملکرد مدل خود به دست آوریم.

اعتبارسنجی متقابل این مشکل را با استفاده از چندین مجموعه آموزشی و آزمایشی حل می‌کند. به جای تقسیم داده‌ها به دو مجموعه، داده‌ها را به چند زیرمجموعه تقسیم می‌کنیم و سپس مدل را چندین بار آموزش و ارزیابی می‌کنیم. هر بار، یکی از زیرمجموعه‌ها به عنوان مجموعه آزمایشی استفاده می‌شود و بقیه زیرمجموعه‌ها به عنوان مجموعه آموزشی استفاده می‌شوند. در نهایت، عملکرد مدل را به عنوان میانگین عملکرد آن در تمام زیرمجموعه‌های آزمایشی محاسبه می‌کنیم.

انواع اعتبارسنجی متقابل

چندین نوع مختلف از اعتبارسنجی متقابل وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. در اینجا برخی از رایج‌ترین انواع را بررسی می‌کنیم:

• **اعتبارسنجی متقابل K-برابری (K-Fold Cross-Validation):** این رایج‌ترین نوع اعتبارسنجی متقابل است. در این روش، داده‌ها به K زیرمجموعه مساوی تقسیم می‌شوند. سپس مدل K بار آموزش داده می‌شود، هر بار با استفاده از K-1 زیرمجموعه به عنوان مجموعه آموزشی و یک زیرمجموعه باقی‌مانده به عنوان مجموعه آزمایشی. عملکرد مدل به عنوان میانگین عملکرد آن در K تکرار محاسبه می‌شود. مقدار K معمولاً بین 5 و 10 انتخاب می‌شود.

K-Fold Cross-Validation

شرح |

داده‌ها را به K زیرمجموعه مساوی تقسیم کنید. |

برای i = 1 تا K: |

زیرمجموعه i را به عنوان مجموعه آزمایشی انتخاب کنید. |

بقیه زیرمجموعه‌ها را به عنوان مجموعه آموزشی استفاده کنید. |

مدل را روی مجموعه آموزشی آموزش دهید. |

عملکرد مدل را روی مجموعه آزمایشی ارزیابی کنید. |

میانگین عملکرد مدل را در K تکرار محاسبه کنید. |

• **اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out (LOOCV):** این روش یک حالت خاص از K-برابری است که در آن K برابر با تعداد نمونه‌های داده است. به عبارت دیگر، هر بار یک نمونه به عنوان مجموعه آزمایشی استفاده می‌شود و بقیه نمونه‌ها به عنوان مجموعه آموزشی استفاده می‌شوند. LOOCV می‌تواند برای مجموعه‌های داده کوچک مفید باشد، اما از نظر محاسباتی بسیار پرهزینه است.

• **اعتبارسنجی متقابل طبقه‌بندی شده (Stratified Cross-Validation):** این روش برای مجموعه‌های داده‌ای که دارای کلاس‌های نامتعادل هستند مفید است. در این روش، داده‌ها به گونه‌ای تقسیم می‌شوند که نسبت کلاس‌ها در هر زیرمجموعه با نسبت کلاس‌ها در مجموعه داده اصلی یکسان باشد. این اطمینان حاصل می‌کند که هر زیرمجموعه آزمایشی نماینده خوبی از تمام کلاس‌ها است.

• **اعتبارسنجی متقابل گروهی (Group Cross-Validation):** این روش برای مجموعه‌های داده‌ای که دارای گروه‌هایی از نمونه‌های مرتبط هستند مفید است. به عنوان مثال، اگر داده‌ها مربوط به بیماران مختلف باشند، هر بیمار می‌تواند یک گروه باشد. در این روش، داده‌ها به گونه‌ای تقسیم می‌شوند که تمام نمونه‌های یک گروه در یک زیرمجموعه قرار گیرند. این اطمینان حاصل می‌کند که نمونه‌های یک گروه هرگز در مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی مختلف قرار نمی‌گیرند.

مزایا و معایب اعتبارسنجی متقابل

• • مزایا:**

• تخمین دقیق‌تری از عملکرد مدل ارائه می‌دهد.
• از بیش‌برازش مدل جلوگیری می‌کند.
• به انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامترها کمک می‌کند.
• می‌تواند برای ارزیابی انواع مختلف مدل‌ها استفاده شود.

• • معایب:**

• از نظر محاسباتی پرهزینه است، به خصوص برای مجموعه‌های داده بزرگ.
• ممکن است برای داده‌هایی که دارای وابستگی زمانی هستند مناسب نباشد (در این موارد، از اعتبارسنجی متقابل سری زمانی (Time Series Cross-Validation) استفاده می‌شود).
• انتخاب مقدار مناسب K می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

کاربردهای اعتبارسنجی متقابل

اعتبارسنجی متقابل در طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله:

• **انتخاب مدل:** برای مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف و انتخاب بهترین مدل برای یک مسئله خاص.
• **تنظیم هایپرپارامترها:** برای یافتن بهترین مقادیر هایپرپارامترها برای یک مدل خاص.
• **ارزیابی مدل:** برای تخمین عملکرد یک مدل روی داده‌های جدید و دیده نشده.
• **تشخیص بیش‌برازش:** برای شناسایی مواردی که مدل بیش از حد به داده‌های آموزشی برازش شده است.
• **تحلیل ویژگی (Feature Analysis):** برای تعیین اینکه کدام ویژگی‌ها بیشترین تأثیر را بر عملکرد مدل دارند. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و استخراج ویژگی (Feature Extraction) اغلب با اعتبارسنجی متقابل ترکیب می‌شوند.
• **تحلیل سناریو:** برای ارزیابی عملکرد مدل در سناریوهای مختلف.

اعتبارسنجی متقابل و تحلیل تکنیکال

در تحلیل تکنیکال بازارهای مالی، اعتبارسنجی متقابل می‌تواند برای ارزیابی اثربخشی استراتژی‌های معاملاتی استفاده شود. به عنوان مثال، می‌توان یک استراتژی معاملاتی را بر اساس داده‌های تاریخی آموزش داد و سپس با استفاده از اعتبارسنجی متقابل، عملکرد آن را بر روی دوره‌های زمانی مختلف ارزیابی کرد. این به معامله‌گران کمک می‌کند تا از بیش‌برازش استراتژی خود به داده‌های تاریخی جلوگیری کنند و اطمینان حاصل کنند که استراتژی آنها در شرایط بازار مختلف به خوبی عمل می‌کند.

اعتبارسنجی متقابل و تحلیل حجم معاملات

تحلیل حجم معاملات نیز می‌تواند از اعتبارسنجی متقابل بهره‌مند شود. مدل‌های پیش‌بینی حجم معاملات می‌توانند با استفاده از اعتبارسنجی متقابل ارزیابی شوند تا اطمینان حاصل شود که آنها به خوبی تعمیم می‌یابند و قادر به پیش‌بینی حجم معاملات در آینده هستند.

استراتژی‌های مرتبط

• بوشتینگ (Boosting)
• جنگل تصادفی (Random Forest)
• ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine)
• شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• درخت تصمیم (Decision Tree)
• K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors)
• خوشه‌بندی K-میانگین (K-Means Clustering)
• تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis)
• رگرسیون خطی (Linear Regression)
• تحلیل بقا (Survival Analysis)
• مدل‌های سری زمانی (Time Series Models) (مانند ARIMA)
• شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms)

پیوند به موضوعات مرتبط

• یادگیری ماشین
• بیش‌برازش
• زیربرازش (Underfitting)
• مجموعه داده آموزشی
• مجموعه داده آزمایشی
• هایپرپارامتر
• انتخاب ویژگی
• استخراج ویژگی
• اعتبارسنجی متقابل سری زمانی
• ارزیابی مدل
• دقت (Accuracy)
• یادآوری (Recall)
• دقت (Precision)
• F1 Score
• منحنی ROC (ROC Curve)
• AUC (Area Under the Curve)
• ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• تنظیم مدل (Model Tuning)
• انحراف-واریانس (Bias-Variance Tradeoff)
• انتخاب مدل (Model Selection)

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان