مجموعه داده اعتبارسنجی

مجموعه داده اعتبارسنجی

مقدمه

در دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، ساخت یک مدل پیش‌بینی‌کننده تنها بخشی از کار است. اطمینان از اینکه این مدل به درستی کار می‌کند و می‌تواند در داده‌های جدید و دیده نشده عملکرد خوبی داشته باشد، از اهمیت بسزایی برخوردار است. اینجاست که مفهوم مجموعه داده اعتبارسنجی (Validation Dataset) به کار می‌آید. مجموعه داده اعتبارسنجی ابزاری حیاتی برای ارزیابی و تنظیم دقیق مدل‌های یادگیری ماشین است و تضمین می‌کند که مدل نهایی، مدل قابل اعتمادی باشد.

هدف از مجموعه داده اعتبارسنجی

هدف اصلی از استفاده از مجموعه داده اعتبارسنجی، تخمین توانایی تعمیم‌دهی مدل به داده‌های جدید است. به عبارت دیگر، می‌خواهیم بدانیم که مدل ما چقدر خوب می‌تواند روی داده‌هایی که قبلاً ندیده است، پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهد. این کار با استفاده از داده‌هایی انجام می‌شود که در طول فرآیند آموزش مدل استفاده نشده‌اند.

تفاوت مجموعه داده اعتبارسنجی با مجموعه داده آموزش و تست

برای درک بهتر اهمیت مجموعه داده اعتبارسنجی، لازم است تفاوت آن را با دو مجموعه داده‌ی دیگر، یعنی مجموعه داده آموزش و مجموعه داده تست، بدانیم.

• مجموعه داده آموزش (Training Dataset): این مجموعه داده برای آموزش مدل استفاده می‌شود. مدل با استفاده از این داده‌ها، الگوها و روابط موجود در داده‌ها را یاد می‌گیرد و پارامترهای خود را تنظیم می‌کند.
• مجموعه داده اعتبارسنجی (Validation Dataset): این مجموعه داده برای ارزیابی عملکرد مدل در طول فرآیند آموزش استفاده می‌شود. از این داده‌ها برای تنظیم هایپرپارامترهای مدل و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) استفاده می‌شود.
• مجموعه داده تست (Test Dataset): این مجموعه داده در انتهای فرآیند توسعه مدل برای ارزیابی نهایی عملکرد مدل استفاده می‌شود. این داده‌ها نیز نباید در طول فرآیند آموزش یا اعتبارسنجی استفاده شده باشند.

| مجموعه داده | کاربرد | استفاده در فرآیند آموزش | |---|---|---| | آموزش | یادگیری الگوها و روابط | بله | | اعتبارسنجی | تنظیم هایپرپارامترها و جلوگیری از بیش‌برازش | بله | | تست | ارزیابی نهایی عملکرد مدل | خیر |

چرا به مجموعه داده اعتبارسنجی نیاز داریم؟

همانطور که اشاره شد، یکی از مهم‌ترین دلایل استفاده از مجموعه داده اعتبارسنجی، جلوگیری از بیش‌برازش است. بیش‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که مدل به جای یادگیری الگوهای کلی موجود در داده‌ها، جزئیات و نویزهای موجود در داده‌های آموزش را حفظ می‌کند. این امر باعث می‌شود که مدل در داده‌های آموزش عملکرد بسیار خوبی داشته باشد، اما در داده‌های جدید عملکرد ضعیفی نشان دهد.

مجموعه داده اعتبارسنجی به ما کمک می‌کند تا این مشکل را شناسایی کنیم. با ارزیابی عملکرد مدل بر روی مجموعه داده اعتبارسنجی، می‌توانیم ببینیم که آیا مدل در حال بیش‌برازش است یا خیر. اگر عملکرد مدل بر روی مجموعه داده اعتبارسنجی به طور قابل توجهی از عملکرد آن بر روی مجموعه داده آموزش پایین‌تر باشد، احتمالاً مدل در حال بیش‌برازش است و نیاز به تنظیم دارد.

روش‌های ایجاد مجموعه داده اعتبارسنجی

چندین روش برای ایجاد مجموعه داده اعتبارسنجی وجود دارد:

• تقسیم ساده (Simple Splitting): این ساده‌ترین روش است که در آن مجموعه داده اصلی به دو بخش، مجموعه داده آموزش و مجموعه داده اعتبارسنجی، تقسیم می‌شود. معمولاً نسبت 80/20 یا 70/30 برای این تقسیم استفاده می‌شود.
• اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation): این روش پیچیده‌تر است و شامل تقسیم مجموعه داده اصلی به چندین بخش (Fold) و آموزش و ارزیابی مدل بر روی ترکیبات مختلف این بخش‌ها می‌شود. این روش به ما کمک می‌کند تا ارزیابی دقیق‌تری از عملکرد مدل داشته باشیم. روش‌های مختلفی برای اعتبارسنجی متقابل وجود دارد، از جمله:

   *   k-fold Cross-Validation: مجموعه داده به k بخش تقسیم می‌شود. مدل k بار آموزش داده می‌شود، هر بار با استفاده از k-1 بخش به عنوان مجموعه داده آموزش و یک بخش باقی‌مانده به عنوان مجموعه داده اعتبارسنجی.
   *   Stratified k-fold Cross-Validation: این روش مشابه k-fold Cross-Validation است، اما اطمینان حاصل می‌کند که توزیع کلاس‌ها در هر بخش اعتبارسنجی، مشابه توزیع کلاس‌ها در مجموعه داده اصلی است. این روش برای داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data) بسیار مفید است.
   *   Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV): در این روش، هر نمونه از مجموعه داده به عنوان مجموعه داده اعتبارسنجی استفاده می‌شود و مدل بر روی بقیه نمونه‌ها آموزش داده می‌شود. این روش بسیار دقیق است، اما از نظر محاسباتی پرهزینه است.

تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از مجموعه داده اعتبارسنجی

هایپرپارامترها (Hyperparameters) پارامترهایی هستند که قبل از شروع فرآیند آموزش مدل تنظیم می‌شوند و بر نحوه یادگیری مدل تأثیر می‌گذارند. تنظیم صحیح هایپرپارامترها می‌تواند به طور قابل توجهی عملکرد مدل را بهبود بخشد.

مجموعه داده اعتبارسنجی ابزار اصلی برای تنظیم هایپرپارامترها است. با استفاده از مجموعه داده اعتبارسنجی، می‌توانیم ترکیبات مختلف هایپرپارامترها را امتحان کنیم و بهترین ترکیب را انتخاب کنیم. این فرآیند معمولاً با استفاده از تکنیک‌هایی مانند جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) یا جستجوی تصادفی (Random Search) انجام می‌شود.

اهمیت اندازه مجموعه داده اعتبارسنجی

اندازه مجموعه داده اعتبارسنجی نیز مهم است. یک مجموعه داده اعتبارسنجی کوچک ممکن است نتایج غیرقابل اعتمادی را ارائه دهد، در حالی که یک مجموعه داده اعتبارسنجی بزرگ ممکن است باعث افزایش زمان آموزش و ارزیابی مدل شود. به طور کلی، توصیه می‌شود که مجموعه داده اعتبارسنجی حداقل 10-20 درصد از مجموعه داده اصلی باشد.

استفاده از مجموعه داده اعتبارسنجی در شبکه‌های عصبی

در زمینه شبکه‌های عصبی، مجموعه داده اعتبارسنجی نقش بسیار مهمی در جلوگیری از بیش‌برازش و تنظیم هایپرپارامترها دارد. تکنیک‌هایی مانند Early Stopping (توقف زودهنگام) با استفاده از مجموعه داده اعتبارسنجی برای جلوگیری از بیش‌برازش استفاده می‌شوند. در Early Stopping، فرآیند آموزش زمانی متوقف می‌شود که عملکرد مدل بر روی مجموعه داده اعتبارسنجی شروع به کاهش می‌کند.

مجموعه داده اعتبارسنجی و تحلیل تکنیکال

در تحلیل تکنیکال، مجموعه داده اعتبارسنجی برای تست استراتژی‌های معاملاتی استفاده می‌شود. قبل از پیاده‌سازی یک استراتژی معاملاتی در بازار واقعی، باید آن را بر روی داده‌های تاریخی (مجموعه داده اعتبارسنجی) آزمایش کنیم تا ببینیم که آیا این استراتژی سودآور است یا خیر.

مجموعه داده اعتبارسنجی و تحلیل حجم معاملات

در تحلیل حجم معاملات، مجموعه داده اعتبارسنجی برای تایید سیگنال‌های حاصل از تحلیل حجم استفاده می‌شود. به عنوان مثال، اگر یک سیگنال خرید بر اساس افزایش حجم معاملات دریافت کنیم، باید آن را بر روی داده‌های تاریخی اعتبارسنجی کنیم تا ببینیم که آیا این سیگنال در گذشته نیز موثر بوده است یا خیر.

استراتژی‌های مرتبط

• Backtesting: تست استراتژی‌های معاملاتی بر روی داده‌های تاریخی.
• Walk-Forward Optimization: یک روش بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی که به تدریج هایپرپارامترها را با استفاده از داده‌های جدید تنظیم می‌کند.
• Out-of-Sample Testing: تست مدل بر روی داده‌هایی که در طول فرآیند آموزش و اعتبارسنجی استفاده نشده‌اند.
• Robustness Check: بررسی اینکه مدل در برابر تغییرات کوچک در داده‌ها چقدر مقاوم است.
• Sensitivity Analysis: بررسی اینکه تغییرات در هایپرپارامترها چگونه بر عملکرد مدل تأثیر می‌گذارند.

تحلیل تکنیکال و استراتژی‌های مرتبط

• میانگین متحرک (Moving Average): یک شاخص تکنیکال که میانگین قیمت‌ها را در یک دوره زمانی مشخص محاسبه می‌کند.
• شاخص قدرت نسبی (RSI): یک شاخص تکنیکال که سرعت و تغییرات قیمت را اندازه‌گیری می‌کند.
• MACD (Moving Average Convergence Divergence): یک شاخص تکنیکال که رابطه بین دو میانگین متحرک نمایی را نشان می‌دهد.
• باندهای بولینگر (Bollinger Bands): یک شاخص تکنیکال که نوسانات قیمت را اندازه‌گیری می‌کند.
• فیبوناچی (Fibonacci): یک سری اعداد که در تحلیل تکنیکال برای شناسایی سطوح حمایت و مقاومت استفاده می‌شود.

تحلیل حجم معاملات و استراتژی‌های مرتبط

• حجم معاملات (Volume): تعداد سهام یا قراردادهایی که در یک دوره زمانی مشخص معامله می‌شوند.
• On Balance Volume (OBV): یک شاخص تکنیکال که رابطه بین حجم معاملات و تغییرات قیمت را نشان می‌دهد.
• Accumulation/Distribution Line (A/D Line): یک شاخص تکنیکال که جریان پول را در بازار اندازه‌گیری می‌کند.
• Chaikin Money Flow (CMF): یک شاخص تکنیکال که فشار خرید و فروش را در یک دوره زمانی مشخص اندازه‌گیری می‌کند.
• Volume Price Trend (VPT): یک شاخص تکنیکال که رابطه بین حجم معاملات و قیمت را نشان می‌دهد.

نتیجه‌گیری

مجموعه داده اعتبارسنجی یک ابزار ضروری برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین قابل اعتماد و دقیق است. با استفاده از مجموعه داده اعتبارسنجی، می‌توانیم از بیش‌برازش جلوگیری کنیم، هایپرپارامترهای مدل را تنظیم کنیم و عملکرد مدل را به طور دقیق ارزیابی کنیم. درک مفاهیم و روش‌های مرتبط با مجموعه داده اعتبارسنجی برای هر کسی که در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کار می‌کند، ضروری است.

یادگیری ماشین نظارت شده بیش‌برازش و کم‌برازش انتخاب مدل ارزیابی مدل داده‌های نامتعادل

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