Кратко и по делу — сравнение методов и практическая процедура верификации, подбор метрик и меры против утечек.
1) Сравнение методов борьбы с переобучением (коротко, когда применять, плюсы/минусы)
- Расширение данных (data augmentation)
- Что: геометрия/шумы/спектральные трансформации, mixup, CutMix и т.п.
- Плюсы: просто, эффективно как «имплиситная регуляризация», улучшает инвариантность; редко приводит к утечке, если применяется только к train.
- Минусы: для табличных данных не всегда тривиально; агрессивные трансформации могут изменить целевую метку.
- Рекомендация: использовать как базовый метод, особенно для изображений/аудио/текста; гарантировать, что аугментации не попадают в валидацию/тест.
- Регуляризация
- Что: weight decay (L2), dropout, batch-norm (в паре с регуляризацией осторожно), ранняя остановка, label smoothing, ансамбли, mixup.
- Формула class-weighted cross-entropy: $$L=-\sum _i{w}_{y_i}\log p_{i,y_i}$$ - Focal loss (для сильно несбалансированных классов): $$FL(p_t)=-(1-p_t{)}^{\gamma }\log (p_t)$$ - Плюсы: стабильно уменьшает variance модели, простая реализация.
- Минусы: требует настройки гиперпараметров; не добавляет новых образцов.
- Transfer learning
- Что: использовать предобученные веса (feature extractor) и дообучать (fine-tuning) или только менять голову.
- Плюсы: большой выигрыш при малых данных, если домены близки; экономит ресурсы.
- Минусы: риск «negative transfer», если домены сильно различаются; требует аккуратного регуляризованного fine‑tuning (малые LR, заморозка слоёв).
- Рекомендация: начинать с замороженных ранних слоёв + тренировать голову; затем осторожно размораживать верхние блоки и снижать LR.
- Генеративные модели для синтеза данных (SMOTE, ADASYN, VAE, GAN, conditional GAN)
- Что: синтез дополнительных примеров для минорного класса.
- Плюсы: решают проблему малого числа примеров; полезно при табличных/марковских данных и когда реальные данные тяжело собрать.
- Минусы: риск синтеза «нереалистичных» образцов; GAN может запомнить (overfitting) и утечь реальные примеры; синтетика может изменить распределение и ввести смещение.
- Рекомендация: использовать сначала простые методы (SMOTE) для табличных данных; для GAN/VAE — внимательная проверка качества синтетики, использовать conditional модели и не смешивать синтетику в валидации.
2) Стратегия валидации и верификации (порядок действий)
- Разделение данных:
- Отложить независимый тестовый набор (hold-out) — не трогать до финальной оценки.
- Для гиперпараметров использовать k-fold (обычно stratified k-fold) или nested CV для честной оценки при tuning.
- Если есть «группы» (пациенты, сессии) — использовать group k-fold (разбивать по группам), если временные данные — time-based split (train<val<test по времени).
- Nested CV:
- Внешний цикл для оценки модели; внутренний — для подбора гиперпараметров. Это предотвращает оптимистичную оценку при тюнинге.
- Pipeline:
- Весь препроцессинг (масштабирование, имputation, feature selection, oversampling, генерация признаков) — инкапсулировать в pipeline и обучать/подбирать только внутри каждого fold (fit только на train-fold).
- Повторяемость:
- Фиксировать seed, повторять эксперименты (repeated stratified k-fold) и использовать доверительные интервалы или бутстрэп для оценки разброса.
- Оценка улучшений:
- Статистические тесты (например, биномиальный test, McNemar или тести по бутстрэпу) для проверки значимости улучшений на hold-out.
3) Подбор метрик при сильном дисбалансе
- Почему AUC-ROC может быть вводящей в заблуждение: при низкой доле положительных классов высокое TN легко.
- Основные рекомендуемые метрики:
- Precision = $\frac{TP}{TP+FP}$, Recall = $\frac{TP}{TP+FN}$.
- F1 = $\frac{2\cdot Precision\cdot Recall}{Precision+Recall}$.
- AUC-PR (Precision-Recall curve) — более информативна при дисбалансе.
- Matthews correlation coefficient (MCC) — хорошо отражает качество при дисбалансе.
- Balanced accuracy = $\frac{1}{2}(\frac{TP}{TP+FN}+\frac{TN}{TN+FP})$.
- Для прикладных задач: precision@k, recall at fixed FPR, cost-sensitive metrics (взвешивание ошибок).
- Когда использовать class weights / resampling:
- Class weights в функции потерь: $$w_c=\frac{N}{K\cdot n_c}$$ где $N$ — общее число, $K$ — число классов, $n_c$ — размер класса $c$.
- Альтернатива — oversample minority (внутри train-fold) или focal loss для сильной редкости.
- Калибровка вероятностей:
- Оценить calibration (reliability plot); при необходимости применять Platt scaling или isotonic регрессии, обучаемые только на валидации.
4) Как избежать утечек данных при валидации (конкретные правила)
- Всё обучение/преобразования, зависящие от данных (scaling, PCA, imputation, feature selection), делать только на train в пределах fold. Нельзя fit трансформер на полном датасете до CV.
- Ни один объект (или реалистично — связанные объекты: пациент, сессия, текстовые дупликаты) не должен быть одновременно в train и в val/test.
- Дубли/аугментации: если вы создаёте аугментированные копии, они должны попадать только в train; гарантируйте, что исходный экземпляр и его аугментации не присутствуют в валидации.
- Oversampling/SMOTE/генерация синтетики — выполнять исключительно на train (внутри fold).
- Feature leakage: не включать признаки, которые явно или косвенно содержат информацию о целевой переменной, полученную после времени, к которому относится пример.
- Технически: использовать готовые pipeline-обёртки (sklearn Pipeline, PyTorch Lightning DataModule) и API, который автоматически применяет fit только на train.
5) Специфические замечания по генеративным моделям
- Проверка синтетики: визуальный контроль, two-sample tests (KS-test для одномерных признаков), оценки по downstream task — модель должна улучшать качество на реальном валидационном наборе, а не только на синтетических данных.
- Избегать попадания синтетики в валидацию/test; держать отделённый реальный hold-out.
- Контроль overfitting генератора: проверять, не копирует ли он реальные примеры (nearest-neighbor checks).
6) Практический рецепт для маленького сильно несбалансированного датасета
- Шаги:
1. Отложить честный test (по группам/времени, если нужно).
2. Если возможно — применить transfer learning (feature extractor) + простая голова.
3. Настроить pipeline: препроцессинг (fit только на train), data augmentation (train only), class weighting или focal loss.
4. Использовать stratified k-fold или group k-fold; внутри каждого fold выполнять oversampling/SMOTE только на train.
5. Подбирать гиперпараметры во внутреннем CV (nested CV).
6. Оценивать по AUC-PR, F1, MCC и по бизнес-метрикам (precision@t, recall@FPR).
7. Проверить калибровку и доверительные интервалы (бутстрэп).
8. Если применять синтетику (GAN/VAE), проверять улучшение на реальном валид. Если нет улучшения — отменить синтетику.
- Являться осторожным с мелкими датасетами: сильная регуляризация + transfer learning + агрессивные аугментации часто выигрывают больше, чем попытки «воссоздать» много данных синтетически.
Если нужно, могу дать краткий шаблон pipeline (псевдокод) на Python/Sklearn/PyTorch с нужными местами для предотвращения утечек и примерами расчёта метрик.