Разбиение данных и кросс-валидация

---

Разбиение данных и кросс-валидация

ДЛЯ НОВИЧКОВ

Разработчику

Play ITЗагрузка интерактивного демо…

После очистки таблицы модель нельзя обучать и оценивать на одних и тех же строках — иначе метрики завысятся. Стандартный приём: разделить выборку на train (обучение), validation (подбор гиперпараметров) и test (финальная проверка). Подробный пример — в проекте Melbourne.

---

Три выборки — зачем каждая

Выборка	Роль	Модель их "видит" при обучении?
Train	Подгонка весов алгоритма	Да
Validation	Подбор гиперпараметров, early stopping	Нет (только для оценки между эпохами)
Test	Честная оценка перед продом	Нет, один раз в конце

На маленьких датасетах validation часто заменяют k-fold кросс-валидацией внутри train. Test при этом остаётся нетронутым.

Test не для оптимизации

Если подбирать гиперпараметры по test и снова смотреть на test, выборка "подглядывает" в ответы. Test используют один раз для финального отчёта; для перебора — validation или CV на train.

---

Hold-out split — train / test

Типичные пропорции hold-out split:

• 70/30 или 80/20 — универсальный старт;
• 90/10 — когда строк очень много (миллионы) и 10% test всё ещё репрезентативны.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y,
    test_size=0.3,
    random_state=42,
    shuffle=True,
)

Обязательно перемешать

Если CSV отсортирован по дате, региону или классу, первые 70% строк могут не отражать всю выборку. shuffle=True (по умолчанию в sklearn) снижает риск смещённого train и сюрпризов на test.

Stratify для классификации

При дисбалансе классов (1% fraud) обычный split может "потерять" редкий класс в test. Параметр stratify=y сохраняет доли классов:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=42
)

Для регрессии иногда бинарят целевую переменную или используют StratifiedKFold по квантилям — реже, чем в классификации.

---

K-fold кросс-валидация

Один фиксированный split может быть "неудачным" — особенно при малых данных. K-fold: данные делят на k частей; k раз модель обучается на k−1 частях и проверяется на оставшейся.

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring="accuracy")

print(f"Accuracy: {scores.mean():.3f} ± {scores.std():.3f}")
print("По фолдам:", scores)

k	Когда уместно
5	Баланс скорости и стабильности оценки
10	Меньше данных — чуть надёжнее среднее
3	Быстрый черновой прогон

Минус: обучение повторяется k раз — дольше, чем один split.

GridSearchCV в Melbourne-проекте — это перебор гиперпараметров с k-fold внутри train, без подглядывания в test.

---

Утечка данных (data leakage)

Утечка — когда информация из будущего или из test попадает в признаки train.

Ошибка	Пример
Статистики по всему датасету	StandardScaler.fit на train+test вместе
Target encoding на всём df	Средняя цена по категории с учётом test
Временной ряд	Train содержит строки после test по дате
Дубликаты	Одна сделка попала и в train, и в test

Правило — всё, что "учится" из данных (fit, средние, частоты, кодировщики), вызывается только на train (или внутри каждого фолда CV), затем transform на validation/test.

Это главная причина оборачивать предобработку и модель в один Pipeline — см. Кодирование категориальных признаков и Сквозной проект — цены на жильё в Мельбурне.

---

Сколько данных нужно

Жёсткой формулы нет. Практические ориентиры:

• модель должна видеть разные комбинации признаков (все "углы" пространства X);
• число строк обычно больше числа признаков; для глубоких моделей — на порядки больше;
• релевантность важнее объёма: лишние столбцы мешают так же, как нехватка строк.

Пример: чтобы оценить влияние "степень × опыт × дети" на зарплату, в train должны встречаться все сочетания — иначе модель "ломается" на новой комбинации.

При нехватке данных:

• проще модель (линейная регрессия, мелкое дерево);
• регуляризация;
• transfer learning или полуконтролируемые методы.

---

Метрики после split

Задача	Метрики
Классификация	accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC, confusion matrix
Регрессия	MAE, RMSE, R²

Большой MAE на test при малом MAE на train (как в Melbourne с max_depth=30) — сигнал переобучения. Сначала проверьте shuffle и утечку, затем гиперпараметры.

---

Чек-лист перед обучением

1. Очистка завершена (Кодирование категориальных признаков).
2. Split с shuffle=True; для классов — stratify.
3. random_state зафиксирован для воспроизводимости.
4. Предобработка в Pipeline, fit только на train.
5. GridSearch / CV — без test.
6. Финальная метрика — один раз на test.

---

Связанные материалы

• Сквозной проект — Мельбурн — train_test_split и GridSearchCV
• Смещение и дисперсия — почему train/test расходятся
• Машинное обучение — кросс-валидация
• Алгоритмы ИИ — подбор гиперпараметров

---