Бэктестинг в машинном обучении — это метод, используемый для оценки производительности и эффективности модели машинного обучения с использованием исторических данных. Он включает тестирование модели на прошлых данных, чтобы смоделировать, как она работала бы, если бы она использовалась для прогнозов в течение этого периода. Основная цель ретроспективного тестирования — оценить способность модели обобщать и делать точные прогнозы на невидимых данных.
Вот как работает бэктестинг в машинном обучении:
Исторические данные. Для тестирования на исторических данных требуются исторические данные, охватывающие определенный период времени. Эти данные разделены на две части: обучающий набор данных и тестовый набор данных.
Набор данных для обучения. Набор данных для обучения используется для обучения модели машинного обучения. Он состоит из прошлых данных с известными результатами или метками. Модель учится на этих данных, чтобы делать прогнозы.
Набор тестовых данных. Набор тестовых данных представляет собой отдельный набор исторических данных, которые модель никогда не видела во время обучения. Он используется для оценки производительности модели и измерения ее точности.
Оценка модели. Модель машинного обучения развертывается в тестовом наборе данных для прогнозирования. Затем прогнозируемые результаты сравниваются с фактическими результатами в тестовом наборе данных.
Метрики производительности. Для оценки точности модели используются различные метрики производительности, такие как точность, точность, полнота, F1-оценка, среднеквадратическая ошибка или средняя абсолютная ошибка, в зависимости от характера проблемы (классификация или регрессия).
Настройка параметров. Тестирование на исторических данных также можно использовать для точной настройки гиперпараметров модели, таких как скорость обучения, сила регуляризации или количество скрытых слоев, для оптимизации ее производительности.
Переобучение: тестирование на истории помогает определить, является ли модель переоснащением, что означает, что она хорошо работает с обучающими данными, но плохо с тестовыми данными из-за запоминания шаблонов вместо обобщения.
Итеративный процесс. Тестирование на исторических данных часто представляет собой итеративный процесс, в котором настраиваются архитектура модели и гиперпараметры, а оценка повторяется до тех пор, пока не будет достигнут желаемый уровень производительности.
