რა არის adversarial validation და რატომ არის ეს საჭირო?

ადვერსარიული ვალიდაცია არის მეთოდი, რომელიც ამოწმებს, რამდენად ჰგავს ტრენინგისა და ტესტის ნაკრებების განაწილებები ერთმანეთს. ამისთვის ქმნიან კლასიფიკატორს, რომლის მიზანია განასხვავოს ტრენინგის ნაკრებიდან ობიექტები ტესტის ნაკრებიდან. თუ კლასიფიკატორი აჩვენებს მაღალი სიზუსტეს, ეს ნიშნავს, რომ განაწილებები ძლიერ განსხვავდება, და მოდელი შეიძლება ცუდად გამოიტანოს ტესტ მონაცემებზე.

რატომ არის ეს საჭირო:

• შემოწმდეს, არსებობს თუ არა გადახრა ტრენინგისა და ტესტის ნაკრებებს შორის.
• გაიგოს, არის თუ არა შერჩეული ტესტის ნაკრები შესაბამისი.
• ცხრილოვანი მონაცემებისა და boosting მოდელების შემთხვევებში, ეს ეხმარება ზოგადობის პრობლემების გამოვლენაში.

მაგალითი: თუ adversarial validation აჩვენებს, რომ მონაცემები სხვადასხვა ნაკრებიდან ადვილად განასხვავებადია, საჭიროა მონაცემების გაყოფის სტრატეგიის გადახედვა ან ადაპტაციის მეთოდების გამოყენება.