อธิบาย K-Fold Cross Validation พร้อมโค้ดตัวอย่างใน R

เทคนิคที่เรียกว่าเป็น Golden Standard สำหรับการสร้างและทดสอบ Machine Learning Model คือ “K-Fold Cross Validation” หรือเรียกสั้นๆว่า k-fold cv เป็นหนึ่งในเทคนิคการทำ Resampling ไอเดียของ k-fold cv คือการแบ่งข้อมูลเป็น k ส่วนเท่าๆกันเพื่อสร้างและทดสอบโมเดล (train + validate) คำนวณค่าเฉลี่ย accuracy หรือ error (i.e. model performance) ก่อนที่จะนำโมเดลไปใช้ทำนายข้อมูล test set รูปด้านล่างแสดงการแบ่งข้อมูลเป็น 5 folds เท่าๆกัน โดยการแบ่งข้อมูลต้องเป็นไปอย่าง random ทำไมต้อง random? เพราะ randomness จะช่วยให้ข้อมูลในแต่ละ fold มีการกระจายตัวใกล้เคียงกัน ช่วยลด bias เวลาที่เราสร้างและทดสอบโมเดล จำนวน k ที่นิยมใช้กันในทางปฏิบัติมีสองค่าคือ k=5…

Read More