Kas yra adversarial validation ir kam ji reikalinga?

Adversarinė patikra yra metodas, skirtas patikrinti, kiek panašios yra mokymo ir testavimo imčių paskirstymo. Tam sukuriamas klasifikatorius, kurio užduotis yra atskirti mokymo imties objektus nuo testavimo imties objektų. Jei klasifikatorius rodo aukštą tikslumą, tai reiškia, kad paskirstymai labai skiriasi, ir modelis gali blogai apibendrinti testavimo duomenis.

Kam tai reikalinga:

• Patikrinti, ar nėra šališkumo tarp mokymo ir testavimo imčių.
• Suprasti, ar pasirinktas testavimo rinkinys yra tinkamas.
• Darbe su lentelės duomenimis ir boosting modeliais padeda nustatyti problemas su apibendrinimu.

Pavyzdys: jei adversarial validation rodo, kad duomenys iš skirtingų rinkinių lengvai atskiriami, verta peržiūrėti duomenų skirstymo strategiją arba taikyti adaptacijos metodus.