Uma das abordagens mais comuns à validação cruzada é a técnica “deixar um de fora”. Este método envolve o treino do modelo em todos os dados, com excepção de uma observação, que é utilizada para testar. Este processo é então repetido para todas as observações e os resultados são calculados como média para obter uma estimativa do desempenho do modelo.
A técnica “deixar um de fora” é útil quando se trabalha com pequenos conjuntos de dados, uma vez que maximiza a utilização dos dados disponíveis. No entanto, pode ser computacionalmente dispendiosa, particularmente quando se trabalha com grandes conjuntos de dados.
Para além da técnica leave one out, existem outras técnicas de validação cruzada, como a validação cruzada k-fold e a validação cruzada k-fold estratificada. A validação cruzada K-fold divide os dados em k subconjuntos, em que cada subconjunto é utilizado para testar o modelo, enquanto os restantes são utilizados para treino. A validação cruzada k-fold estratificada é uma variação da validação cruzada k-fold que garante que a distribuição das classes em cada subconjunto é a mesma que a distribuição em todo o conjunto de dados.
A validação cruzada é uma técnica que pode ser utilizada para avaliar o desempenho de um modelo com menos variância do que a técnica de dividir os dados em testes de treino. A técnica de dividir os dados em testes de treino pode ter uma variância elevada, uma vez que o desempenho do modelo depende fortemente das observações que são seleccionadas para treino e teste. A validação cruzada reduz essa variação calculando a média dos resultados em vários subconjuntos de dados.
A biblioteca scikit-learn em Python fornece uma função chamada cross_val_score que pode ser utilizada para efectuar a validação cruzada num conjunto de dados. A função cross_val_score recebe como entrada o modelo, o conjunto de dados e o número de dobras a serem usadas no processo de validação cruzada. A saída é uma matriz de pontuações que fornece uma estimativa do desempenho do modelo.
Em conclusão, a validação cruzada é uma técnica utilizada na aprendizagem automática para avaliar o desempenho de um modelo. É útil quando se trabalha com pequenos conjuntos de dados e pode reduzir a variância na estimativa do desempenho do modelo. A técnica “leave one out” é uma abordagem à validação cruzada que pode ser computacionalmente dispendiosa, mas que maximiza a utilização dos dados disponíveis. A biblioteca scikit-learn fornece uma função chamada cross_val_score que pode ser utilizada para efectuar a validação cruzada num conjunto de dados. A validação cruzada deve ser usada ao avaliar o desempenho de um modelo para garantir sua capacidade de generalizar bem em novos dados.