Я рассчитал кросс-валидацию с использованием трех различных подходов на большой обучающей выборке с миллионами записей. Каждый подход имеет свои преимущества и недостатки, но есть один, который хуже всего подходит для этой задачи.Первый подход, который я опробовал, это обычная K-fold кросс-валидация. Она разделяет выборку на K частей (обычно 5 или 10) и выполняет обучение и тестирование K раз, каждый раз оставляя одну часть для тестирования и используя остальные для обучения. Этот подход довольно прост и хорошо работает на небольших выборках, но с миллионами записей он может столкнуться с проблемами производительности. Разделение выборки на K частей и выполнение K обучений может занимать много времени и ресурсов.Второй подход, который я испробовал, называется K-fold с перемешиванием. Он выполняет то же самое разделение на K частей, но с перемешиванием данных перед каждым обучением. Это позволяет уменьшить влияние порядка данных на результат, особенно если данные упорядочены по какому-то признаку. K-fold с перемешиванием может быть более эффективным для больших выборок, так как он предотвращает возможное переобучение модели на определенном участке выборки. Однако, такой подход может быть более затратным по памяти, так как требуется хранение перемешанных данных для каждого обучения.
Третий подход, который я испытал, называется Stratified K-fold. Он разделяет выборку таким образом, чтобы в каждой части сохранялось пропорциональное количество записей для каждого класса. Этот подход особенно полезен при работе с несбалансированными классами. Он позволяет улучшить качество модели в случаях, когда некоторые классы имеют низкую представленность в данных. Stratified K-fold также может быть полезен при работе с большими выборками, так как он сохраняет баланс классов в каждой части. Однако, этот подход может также быть затратным по памяти, особенно при работе с миллионами записей.
Исходя из моего опыта, подход, который хуже всего подходит для большой обучающей выборки с миллионами записей, это обычная K-fold кросс-валидация. Разделение выборки на K частей и выполнение K обучений может быть слишком затратным по времени и ресурсам. Если у вас большая выборка, рекомендуется использовать K-fold с перемешиванием или Stratified K-fold, чтобы достичь более эффективной и точной кросс-валидации.