Nel mondo del machine learning, costruire modelli in grado di prevedere correttamente nuovi dati è una sfida complessa. Non basta ottenere alte prestazioni sui dati di addestramento (perchè ci si potrebbe scontrare con l’overfitting): il vero obiettivo è creare modelli che sappiano generalizzare, ovvero funzionare bene anche su dati mai visti prima. È qui che entra in gioco uno strumento fondamentale, spesso sottovalutato: il validation set.
Immagina di allenarti per una gara di corsa. Se ti eserciti sempre sullo stesso percorso, potresti diventare bravissimo in quel contesto specifico, ma rischi di non essere altrettanto efficace su un tracciato nuovo.
Allo stesso modo, un modello di machine learning allenato solo su dati specifici potrebbe imparare troppo da essi, senza adattarsi a scenari diversi. Il validation set serve proprio a misurare quanto bene il modello si sta preparando per il mondo reale, fornendo un feedback cruciale durante il processo di addestramento.
Cos’è un validation set?
Il validation set è un sottoinsieme del dataset che viene utilizzato per valutare le prestazioni di un modello durante la fase di addestramento. A differenza del training set, che serve per allenare il modello regolando i suoi parametri interni, il validation set non partecipa direttamente all’apprendimento. Invece, fornisce un’indicazione su quanto bene il modello è in grado di generalizzare su dati non visti, aiutando a identificare problemi come l’overfitting o l’underfitting.
Durante l’addestramento, il modello viene testato sul validation set per monitorare i progressi e per guidare decisioni importanti, come la scelta degli iperparametri (ad esempio, il tasso di apprendimento o il numero di strati in una rete neurale). Un esempio tipico di suddivisione dei dati potrebbe essere il seguente: 70-80% dei dati è utilizzato per il training set, il 10-20% per il validation set, e il restante 10-20% per il test set.
Il validation set è fondamentale per verificare se il modello sta imparando nel modo giusto, senza dipendere troppo dai dati di training, e per garantire che sia pronto a confrontarsi con dati del mondo reale.
Errori che si possono riscontrare nell’uso del validation set
Nonostante l’importanza del validation set, è facile commettere errori che ne compromettono l’efficacia. Questi sbagli possono portare a valutazioni errate delle prestazioni del modello o, peggio, a modelli non in grado di generalizzare correttamente sui dati reali. Ecco alcuni degli errori più comuni da evitare:
Confusione con il test set
Uno degli errori più frequenti è confondere il validation set con il test set. Il validation set viene utilizzato durante l’addestramento per prendere decisioni e ottimizzare il modello, mentre il test set è riservato esclusivamente alla valutazione finale. Utilizzare il test set al posto del validation set durante l’addestramento significa utilizzare dei dati che dovrebbero rimanere sconosciuti, rischiando di sopravvalutare le prestazioni del modello.
Dimensione inadeguata
Un validation set troppo piccolo potrebbe non essere rappresentativo del dataset, portando a valutazioni poco affidabili. D’altra parte, un validation set troppo grande può lasciare al training set meno dati del necessario, limitando la capacità del modello di apprendere. La scelta di una suddivisione equilibrata (ad esempio, 80% training, 10% validation, 10% test) è cruciale.
Distribuzione dei dati non uniforme
È importante che il validation set sia rappresentativo della stessa distribuzione dei dati del training e del test set. Se i dati del validation set differiscono significativamente (ad esempio, includendo solo un sottoinsieme di classi o di caratteristiche), il modello potrebbe non essere valutato in modo corretto.
Riutilizzo scorretto del validation set
Ottimizzare continuamente il modello utilizzando il validation set può portare a un fenomeno noto come data leakage. In pratica, il modello inizia a imparare le caratteristiche del validation set, perdendo la capacità di generalizzare. Per evitare questo problema, una soluzione comune è utilizzare tecniche come il k-fold cross-validation, che permettono di suddividere dinamicamente i dati per ottenere valutazioni più affidabili.
Validation set nella pratica
Scikit-learn è una libreria versatile che semplifica la creazione di validation set grazie alla funzione train_test_split
, ideale per suddividere rapidamente i dati. Inoltre, supporta tecniche avanzate come la K-Fold Cross-Validation, che garantisce una valutazione robusta suddividendo i dati in più sottoinsiemi, e StratifiedKFold
, particolarmente utile per dataset con classi sbilanciate, poiché mantiene le proporzioni delle classi in ogni suddivisione.
TensorFlow si distingue per l’integrazione diretta del validation set nella funzione di addestramento model.fit
. Durante l’allenamento, è possibile monitorare le metriche di validazione, come accuratezza e perdita, con grande facilità.
PyTorch consente una gestione flessibile del validation set tramite strumenti come random_split
, che suddivide i dati in modo efficiente. I DataLoader permettono di gestire dataset di grandi dimensioni, rendendo PyTorch ideale per progetti complessi. In combinazione con librerie esterne come Scikit-learn, PyTorch supporta tecniche avanzate di suddivisione e validazione.
Pandas, invece, è utile per la suddivisione manuale dei dati, grazie alla sua capacità di manipolare DataFrame in modo intuitivo. Questa soluzione è ideale per dataset personalizzati o che richiedono condizioni particolari nella creazione del validation set.