Cross-validation

Introducción

La validación cruzada es una técnica crucial para evaluar y seleccionar modelos de machine learning clásico. Es particularmente útil porque nos permite obtener estimaciones más precisas de la capacidad predictiva de nuestros modelos en datos no vistos, reduciendo el sesgo y la variabilidad asociados con la evaluación simple usando un solo conjunto de datos de validación. A través de esta técnica, podemos asegurarnos de que nuestro modelo generaliza bien a nuevos datos.

Explicación principal

La validación cruzada divide los datos en múltiples particiones o "folds". Cada partición se utiliza turnativamente como conjunto de prueba mientras el resto del conjunto de datos se usa para entrenar el modelo. Esto se repite para cada fold, lo que resulta en un promedio más confiable del rendimiento del modelo.

Un ejemplo sencillo sería la validación cruzada con k-folds:

from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

# Supongamos que X es nuestro conjunto de características y y son las etiquetas
X, y = np.random.rand(100, 2), np.random.randint(0, 2, 100)

# Definimos la cantidad de folds
kf = KFold(n_splits=5)

# Inicializamos un array para almacenar los errores de predicción en cada fold
errors = []

for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    # Entrenamos el modelo (ejemplo con un clasificador de regresión logística)
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    model = LogisticRegression()
    model.fit(X_train, y_train)

    # Evaluamos el modelo en los datos de prueba del fold actual
    error = 1 - model.score(X_test, y_test)
    errors.append(error)

# Calculamos la media de los errores de predicción a lo largo de todos los folds
mean_error = np.mean(errors)

En este ejemplo, se utiliza un clasificador de regresión logística en una serie de datos generados aleatoriamente. Se divide el conjunto de datos en 5 particiones y se evalúa la precisión del modelo en cada fold, finalmente calculando la media de estos errores.

Errores típicos / trampas

1. Omisión de los datos de entrenamiento: Una trampa común es usar la misma función de validación que usamos para entrenar el modelo. Esto puede llevar a una subestimación del error y a modelos sobreajustados.

1. Fold no representativo: Si los datos no se dividen correctamente, como en el caso de datos con sesgos temporales o espaciales, la validación cruzada puede dar resultados engañosos. Por ejemplo, dividir una serie de tiempo en k-folds sin tener cuidado de que los datos de entrenamiento y prueba no se solapen.

1. Falta de generalización: Si se usa un número excesivamente pequeño de folds (como 2 o 3), se puede sobrestimar la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos, ya que solo se evalúa en un número reducido de conjuntos de prueba.

Checklist accionable

1. Divide los datos correctamente: Usa técnicas como k-folds o leave-one-out para asegurarte de que el conjunto de entrenamiento y el de prueba sean representativos del conjunto original.

1. Elije un número adecuado de folds: Normalmente, se recomienda 5-10 folds para conjuntos grandes de datos. Para datos más pequeños, puede ser necesario reducir a 3-5 folds.

1. Evita la sobreajuste en el conjunto de validación: No use la misma función de validación que usas para entrenar el modelo. En su lugar, usa una función de validación independiente o un conjunto de datos separado para evaluar el rendimiento del modelo.

1. Mira más allá del error promedio: Evalúa no solo la precisión media sino también otros métricos relevantes como la curva ROC y AUC, especialmente si estás trabajando con problemas de clasificación imbalanced.

1. Usa validación cruzada estratificada: Si tus datos están muy desequilibrados, considera usar una validación cruzada estratificada para asegurarte de que los conjuntos de entrenamiento y prueba tengan la misma distribución de etiquetas.

Siguientes pasos

• Explicar el modelo a otros: Una vez que hayas evaluado tu modelo con validación cruzada, es importante explicarlo a colegas o partes interesadas. Esto puede ayudarte a identificar si necesitas ajustes adicionales en la preparación de los datos.

• Implementar mejoras basadas en el feedback: Si las explicaciones y discusiones generan ideas para mejorar el modelo, considera implementar estas modificaciones y volver a evaluar el rendimiento del modelo usando validación cruzada.

• Documentar tus procesos: Mantén un registro detallado de todos los pasos que has seguido en el proceso de modelado. Esto será útil tanto para ti como para otros miembros del equipo cuando necesiten replicar o revisar tus resultados.