Understanding Cross-Validation by Towards Data Science

1. درک اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)

اعتبارسنجی متقابل یک تکنیک بسیار مهم در یادگیری ماشین است که برای ارزیابی عملکرد یک مدل پیش‌بینی استفاده می‌شود. این تکنیک به ما کمک می‌کند تا بفهمیم که مدل ما چقدر خوب می‌تواند به داده‌های جدید و دیده نشده تعمیم یابد. در این مقاله، ما به بررسی عمیق اعتبارسنجی متقابل می‌پردازیم و انواع مختلف آن را توضیح می‌دهیم.

چرا به اعتبارسنجی متقابل نیاز داریم؟

هنگامی که یک الگوریتم یادگیری ماشین را آموزش می‌دهیم، هدف ما این است که مدلی بسازیم که بتواند به درستی بر روی داده‌های جدید پیش‌بینی کند. اما چگونه می‌توانیم مطمئن شویم که مدل ما واقعاً خوب عمل می‌کند و فقط داده‌های آموزشی را به خاطر سپرده است (پدیده‌ای به نام بیش‌برازش یا Overfitting)؟

مشکل اینجاست که اگر فقط مدل را بر روی یک مجموعه داده آموزش دهیم و سپس عملکرد آن را بر روی همان مجموعه داده ارزیابی کنیم، ممکن است یک تصویر گمراه‌کننده بدست آوریم. مدل ممکن است به خوبی بر روی داده‌های آموزشی عمل کند، اما در واقعیت نتواند به خوبی بر روی داده‌های جدید پیش‌بینی کند.

اعتبارسنجی متقابل این مشکل را با تقسیم داده‌ها به چندین زیرمجموعه و آموزش و ارزیابی مدل بر روی زیرمجموعه‌های مختلف حل می‌کند. این کار به ما کمک می‌کند تا یک ارزیابی دقیق‌تر از عملکرد مدل بدست آوریم.

انواع اعتبارسنجی متقابل

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

اعتبارسنجی متقابل K-fold

اعتبارسنجی متقابل K-fold یکی از رایج‌ترین و پرکاربردترین تکنیک‌های 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 داده‌های آموزشی و یک زیرمجموعه باقی‌مانده به عنوان داده‌های آزمایشی. در نهایت، عملکرد مدل بر روی تمام زیرمجموعه‌های آزمایشی میانگین‌گیری می‌شود تا یک ارزیابی کلی از عملکرد مدل بدست آید.

فرآیند K-fold Cross-Validation

شرح |

داده‌ها را به K زیرمجموعه مساوی تقسیم کنید. |

برای i=1 تا K: |

زیرمجموعه i را به عنوان داده‌های آزمایشی در نظر بگیرید. |

بقیه زیرمجموعه‌ها را به عنوان داده‌های آموزشی در نظر بگیرید. |

مدل را بر روی داده‌های آموزشی آموزش دهید. |

مدل را بر روی داده‌های آزمایشی ارزیابی کنید. |

میانگین عملکرد مدل را بر روی تمام K زیرمجموعه آزمایشی محاسبه کنید. |

انتخاب مقدار مناسب برای K بسیار مهم است. معمولاً مقادیر K مانند 5 یا 10 استفاده می‌شوند.

اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out

اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out (LOOCV) یک حالت خاص از اعتبارسنجی متقابل K-fold است که در آن K برابر با تعداد نمونه‌های داده است. به عبارت دیگر، هر بار یک نمونه به عنوان داده آزمایشی در نظر گرفته می‌شود و بقیه نمونه‌ها به عنوان داده‌های آموزشی استفاده می‌شوند.

LOOCV می‌تواند یک ارزیابی دقیق از عملکرد مدل ارائه دهد، اما از نظر محاسباتی بسیار پرهزینه است، به خصوص برای مجموعه‌های داده بزرگ.

اعتبارسنجی متقابل Stratified K-fold

اعتبارسنجی متقابل Stratified K-fold یک نوع از اعتبارسنجی متقابل K-fold است که برای مجموعه‌های داده‌ای با کلاس‌های نامتوازن (Imbalanced Datasets) استفاده می‌شود. در این روش، داده‌ها به گونه‌ای تقسیم می‌شوند که هر زیرمجموعه دارای نسبت مشابهی از نمونه‌های هر کلاس باشد.

این کار به اطمینان از این کمک می‌کند که ارزیابی عملکرد مدل به درستی انجام شود و تحت تأثیر تعداد نامتوازن نمونه‌ها قرار نگیرد.

اعتبارسنجی متقابل Repeated K-fold

اعتبارسنجی متقابل Repeated K-fold یک روش است که در آن فرآیند K-fold Cross-Validation چندین بار تکرار می‌شود. این کار به کاهش واریانس در ارزیابی عملکرد مدل کمک می‌کند.

مراحل انجام اعتبارسنجی متقابل

انجام اعتبارسنجی متقابل معمولاً شامل مراحل زیر است:

1. **انتخاب نوع اعتبارسنجی متقابل:** بسته به نوع داده‌ها و هدف ارزیابی، نوع مناسب اعتبارسنجی متقابل را انتخاب کنید. 2. **تقسیم داده‌ها:** داده‌ها را به زیرمجموعه‌های مناسب تقسیم کنید. 3. **آموزش مدل:** مدل را بر روی داده‌های آموزشی آموزش دهید. 4. **ارزیابی مدل:** مدل را بر روی داده‌های آزمایشی ارزیابی کنید. 5. **محاسبه میانگین عملکرد:** عملکرد مدل را بر روی تمام زیرمجموعه‌های آزمایشی میانگین‌گیری کنید. 6. **تحلیل نتایج:** نتایج را تحلیل کنید و در مورد عملکرد مدل تصمیم بگیرید.

اهمیت انتخاب معیار ارزیابی مناسب

هنگام ارزیابی عملکرد مدل، انتخاب معیار ارزیابی مناسب بسیار مهم است. معیارهای مختلفی برای ارزیابی عملکرد مدل وجود دارد، مانند دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، فراخوانی (Recall) و F1-score و AUC-ROC.

انتخاب معیار مناسب بستگی به نوع مسئله و هدف ارزیابی دارد. برای مثال، اگر هدف ما شناسایی تمام نمونه‌های مثبت است، فراخوانی معیار مهم‌تری از صحت است.

اعتبارسنجی متقابل در عمل

بسیاری از کتابخانه‌های یادگیری ماشین، مانند Scikit-learn در پایتون، توابعی برای انجام اعتبارسنجی متقابل ارائه می‌دهند. این توابع به شما کمک می‌کنند تا به راحتی اعتبارسنجی متقابل را بر روی داده‌های خود انجام دهید و عملکرد مدل خود را ارزیابی کنید.

به عنوان مثال، در Scikit-learn می‌توانید از تابع `cross_val_score` برای انجام اعتبارسنجی متقابل K-fold استفاده کنید.

```python from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression

1. داده‌های آموزشی و برچسب‌ها

X_train, y_train = ...

1. ایجاد مدل

model = LogisticRegression()

1. انجام اعتبارسنجی متقابل K-fold با 5 fold

scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5)

1. چاپ نتایج

print(scores) print(f"میانگین دقت: {scores.mean()}") ```

ارتباط با سایر تکنیک‌ها

اعتبارسنجی متقابل اغلب با سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین ترکیب می‌شود تا عملکرد مدل را بهبود بخشد. برخی از این تکنیک‌ها عبارتند از:

• **تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter tuning):** از اعتبارسنجی متقابل می‌توان برای ارزیابی عملکرد مدل با هایپرپارامترهای مختلف استفاده کرد و بهترین مجموعه هایپرپارامتر را انتخاب کرد.
• **انتخاب ویژگی (Feature selection):** از اعتبارسنجی متقابل می‌توان برای ارزیابی عملکرد مدل با مجموعه‌های مختلف از ویژگی‌ها استفاده کرد و بهترین زیرمجموعه ویژگی‌ها را انتخاب کرد.
• **ترکیب مدل‌ها (Ensemble methods):** از اعتبارسنجی متقابل می‌توان برای ارزیابی عملکرد مدل‌های ترکیبی (مانند Random Forest و Gradient Boosting) استفاده کرد.

استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

در زمینه تجارت و سرمایه‌گذاری، اعتبارسنجی متقابل می‌تواند در ارزیابی استراتژی‌های معاملاتی نیز استفاده شود. به عنوان مثال، می‌توان یک استراتژی معاملاتی را بر روی داده‌های تاریخی آموزش داد و سپس عملکرد آن را بر روی داده‌های جدید و دیده نشده با استفاده از اعتبارسنجی متقابل ارزیابی کرد.

• **میانگین متحرک (Moving Average):** یک استراتژی معاملاتی ساده که می‌تواند با اعتبارسنجی متقابل ارزیابی شود.
• **شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index - RSI):** یک شاخص تکنیکال که می‌تواند برای شناسایی شرایط خرید و فروش استفاده شود.
• **باندهای بولینگر (Bollinger Bands):** یک شاخص تکنیکال که می‌تواند برای شناسایی نوسانات قیمت استفاده شود.
• **حجم معاملات (Trading Volume):** تحلیل حجم معاملات می‌تواند به تایید سیگنال‌های خرید و فروش کمک کند.
• **تحلیل فیبوناچی (Fibonacci Analysis):** استفاده از سطوح فیبوناچی برای پیش‌بینی نقاط بازگشت قیمت.
• **الگوهای کندل استیک (Candlestick Patterns):** شناسایی الگوهای خاص در نمودارهای کندل استیک برای پیش‌بینی روند قیمت.
• **تحلیل موج الیوت (Elliott Wave Analysis):** شناسایی الگوهای موجی در نمودارهای قیمت برای پیش‌بینی روند بلندمدت.
• **استراتژی‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning-based Strategies):** استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای توسعه استراتژی‌های معاملاتی خودکار.
• **مدل‌های سری زمانی (Time Series Models):** استفاده از مدل‌های سری زمانی مانند ARIMA و LSTM برای پیش‌بینی قیمت‌ها.
• **شبکه‌های عصبی (Neural Networks):** استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی قیمت‌ها و شناسایی الگوهای معاملاتی.
• **تحلیل احساسات (Sentiment Analysis):** تحلیل اخبار و رسانه‌های اجتماعی برای سنجش احساسات بازار و پیش‌بینی روند قیمت.
• **مدیریت ریسک (Risk Management):** استفاده از تکنیک‌های مدیریت ریسک برای محدود کردن ضررها و حفظ سرمایه.
• **بهینه‌سازی پورتفوی (Portfolio Optimization):** بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری برای حداکثر کردن بازده و حداقل کردن ریسک.
• **تحلیل همبستگی (Correlation Analysis):** بررسی همبستگی بین دارایی‌های مختلف برای تنوع‌بخشی به سبد سرمایه‌گذاری.
• **تحلیل رگرسیون (Regression Analysis):** استفاده از تحلیل رگرسیون برای شناسایی عوامل مؤثر بر قیمت دارایی‌ها.

نتیجه‌گیری

اعتبارسنجی متقابل یک تکنیک ضروری برای ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از اعتبارسنجی متقابل، می‌توانیم از بیش‌برازش جلوگیری کنیم و اطمینان حاصل کنیم که مدل ما می‌تواند به خوبی بر روی داده‌های جدید تعمیم یابد. درک انواع مختلف اعتبارسنجی متقابل و نحوه استفاده از آنها به شما کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین بهتری بسازید.

بیش‌برازش | مدل پیش‌بینی | یادگیری ماشین | دقت (Accuracy) | صحت (Precision) | فراخوانی (Recall) | F1-score | AUC-ROC | Scikit-learn | Random Forest | Gradient Boosting | تنظیم هایپرپارامتر | انتخاب ویژگی | ترکیب مدل‌ها | اعتبارسنجی متقابل K-fold | اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out | اعتبارسنجی متقابل Stratified K-fold | اعتبارسنجی متقابل Repeated K-fold | میانگین متحرک | شاخص قدرت نسبی | باندهای بولینگر | حجم معاملات | تحلیل فیبوناچی | الگوهای کندل استیک | تحلیل موج الیوت | یادگیری تقویتی | مدل‌های سری زمانی | شبکه‌های عصبی | تحلیل احساسات | مدیریت ریسک | بهینه‌سازی پورتفوی | تحلیل همبستگی | تحلیل رگرسیون

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