驗證集

習題預習

1. 這本書的作者是誰？
2. 你打算什麼時候離開這個城市？
3. 你曾經到過哪些國家旅遊？
4. 你最喜歡的運動是什麼？
5. 你平常的休閒活動是什麼？

說明知識

Validation Set是用來驗證模型是否能夠正確地擬合訓練資料並且泛化至新的未見過的資料。在訓練模型時，我們常常會拆分出一部分資料作為Validation Set，其資料與訓練資料不重複，而模型也不會看到它們。

當模型進行訓練時，我們會將Validation Set拿來評估模型的表現，通常是藉由計算Validation Set的損失函數值來決定模型訓練的停止時機。如果Validation Set的損失函數值不再下降，則可以考慮停止訓練，以避免過度擬合訓練資料。

舉例來說，假設我們要訓練一個圖片辨識的模型，我們會先將所有資料集拆分成三份：訓練集、驗證集和測試集。訓練集是用來訓練模型的資料，驗證集是用來調整模型參數並監控模型訓練情況的資料，測試集是用來測試模型泛化能力的資料。

當模型訓練時，我們會反覆運用訓練集，並使用驗證集來進行模型參數的校調，以達到最好的泛化表現。當模型訓練完成後，我們會拿測試集來驗證模型的泛化能力，以確定模型的績效。

條列重點

1. 驗證集是機器學習模型開發過程中的一個重要部分。
2. 驗證集是原始數據集的一個切割，用於評估模型的性能和泛化能力。
3. 驗證集通常是訓練集的一小部分，可用於調整模型參數，避免過擬合。
4. 驗證集的使用應當遵循交叉驗證的原則，以確保模型性能的可靠性。
5. 驗證集中的樣本應當代表原始數據集的分佈，以確保模型結果的可泛化性。
6. 驗證集可用於比較不同模型的性能，以選擇最佳的模型進行測試。
7. 驗證集的大小應當適當，一般建議在原始數據集的20%左右。

知識測驗

1. 假設一家公司進行人員調整，要根據員工目前的職位、年資與工作績效評估等條件來決定調整的職位。請問如何驗證該決策流程的正確性與有效性？

答案：可以使用已知的員工資料建立一個測試資料集，根據該決策流程針對測試資料集的員工進行職位調整，再與實際職位調整情況進行比較，確認決策流程的正確性和有效性。

2. 在一個機器學習模型中，特徵選擇是非常重要的步驟。假設有一個資料集，其中包含大量的特徵，但實際上只有部分特徵對於模型的準確性有貢獻。請問如何設計一個中等難度的驗證問題來確認特徵選擇的效果？

答案：可以採用交叉驗證的方式，將原始資料集分成訓練集和測試集。在訓練集中使用特徵選擇的方法挑選出重要的特徵，使用選擇出的特徵用於訓練模型。接著在測試集中使用同樣的特徵選擇方法，挑選出重要的特徵，並用這些特徵進行模型測試，比較使用全部特徵和選擇特徵的準確性，確認特徵選擇的效果。

3. 在一個社交媒體平台上，用戶可以發佈帖子、評論和點贊等。為了提高用戶體驗和黏著度，平台需要根據用戶的行為給予相應的推薦內容。請問如何利用驗證問題確認或優化推薦算法？

答案：可以使用A/B測試，將用戶隨機分為兩組，一組使用現有的推薦算法，另一組使用改進後的推薦算法。在一定時間內記錄用戶的行為，包括發佈帖子、評論和點贊等。接著比較兩組用戶的行為和平台的指標，例如用戶黏著度、點擊率等，從而確認或優化推薦算法。

4. 在一個電子商務平台上，用戶可以搜索和購買商品。為了提高銷售額和用戶滿意度，平台需要對用戶的搜索結果進行排序和推薦。請問如何利用驗證問題確認或優化排序和推薦算法？

答案：可以採用初步排序、重新排序和離線測試的方法。首先，使用現有的排序算法對用戶的搜索結果進行初步排序。接著，根據用戶的行為建立反饋模型，對用戶的行為和偏好進行分析，並根據反饋結果重新排列搜索結果。最後，使用離線測試的方式，比較初步排序和重新排序的效果，從而確認或優化排序和推薦算法。

5. 在金融領域中，檢測詐騙和不當交易是重要的工作之一。請問如何利用驗證問題來評估詐騙和不當交易檢測的有效性？

答案：可以使用混淆矩陣的方法進行驗證。混淆矩陣可以用於評估分類器的性能，將實際情況和預測結果進行比較。例如，將詐騙交易和正常交易分為陽性和陰性兩類，根據模型預測的結果進行填表。if，如果模型將詐騙交易預測為正常交易，則填充為false negative；如果將正常交易預測為詐騙交易，則填充為false negative。比較混淆矩陣中不同項目的值，從而評估檢測詐騙和不當交易的有效性。