Dati di validazione

A che cosa servono i dati di validazione?

I dati di validazione aiutano a valutare e scegliere varianti del modello o impostazioni durante lo sviluppo. Hanno un ruolo diverso dagli esempi dai quali il modello apprende i propri parametri. Possono essere usati come insieme riservato o tramite suddivisioni variabili. La suddivisione adatta dipende anche da relazioni temporali o altre dipendenze tra gli esempi. Per organizzare una valutazione finale indipendente occorre considerare la selezione del modello.

In un progetto fittizio di classificazione di foto di ricambi, il gruppo di lavoro prevede di confrontare più varianti con immagini di validazione. Esamina gli errori per classe di articolo e condizioni di ripresa, invece di scegliere soltanto in base a un punteggio complessivo. In questo progetto, le immagini riservate al test finale restano fuori dalla selezione. Adattare ripetutamente le varianti agli stessi casi di validazione può produrre anche lì un quadro troppo favorevole. Si documentano quindi il ruolo delle immagini e le decisioni di selezione. Un buon punteggio di validazione non dimostra, da solo, prestazioni equivalenti su successive foto di prodotto.

Fonti

• Google · Datasets: Dividing the original dataset

• scikit-learn · Cross-validation