Załóżmy, że wykonuję walidację krzyżową K-fold z K = 10 fałd. Dla każdej zakładki będzie jedna matryca pomieszania. Czy zgłaszając wyniki, powinienem obliczyć średnią macierz zamieszania, czy po prostu zsumować macierze zamieszania?
Jeśli testujesz wydajność modelu (tzn. Nie optymalizujesz parametrów), na ogół sumujesz macierze pomieszania. Pomyśl o tym w ten sposób, podzieliłeś swoje dane na 10 różnych foldów lub zestawów „testowych”. Trenujesz swój model na 9/10 zgięć, testujesz pierwsze zgięcie i otrzymujesz macierz dezorientacji. Ta macierz nieporozumień reprezentuje klasyfikację 1/10 danych. Powtórz analizę ponownie z następnym zestawem „testowym” i uzyskaj kolejną macierz nieporozumień reprezentującą kolejną 1/10 danych. Dodanie tej nowej macierzy pomyłek do pierwszej reprezentuje teraz 20% twoich danych. Kontynuujesz, dopóki nie uruchomisz wszystkich foldów, zsumujesz wszystkie macierze nieporozumień, a ostateczna macierz nieporozumień reprezentuje wydajność tego modelu dla wszystkich danych. Możesz uśrednić macierze pomieszania, ale tak naprawdę nie zapewnia to żadnych dodatkowych informacji z macierzy skumulowanej i może być stronniczy, jeśli twoje fałdy nie są tego samego rozmiaru.
Uwaga - zakłada to, że twoje dane nie są powtarzane. Nie jestem całkowicie pewien, czy byłoby inaczej w przypadku powtarzania próbkowania. Zaktualizuje się, jeśli się czegoś nauczę lub ktoś poleci metodę.