2 dic. 2011

Cross Validation Groups

La selección de número de grupos, así como el número de muestras que pertenecen a cada grupo, tiene cierta importancia a la hora de desarrollar nuestro modelo de calibración. Pongamos por ejemplo el caso de una calibración con 1000 muestras y creamos 2 grupos, por lo que 500 irán a un grupo y las otras 500 al otro. ¿Como lo hace?.
Se pueden seleccionar de una manera aleatoria.
Las pares a un grupo y las impares al otro.
Cuando se  crean mas grupos (3 por ejemplo) existen mas combinaciones para poder seleccionarlas:
La 1ª, 4ª, 7ª,......al primer grupo. La 2ª, 5ª, 8ª ,.....al segundo y la 3ª, 6ª, 9ª,..... al tercero
De manera aleatoria.
Cada tercio a un grupo.
....................................
Y no olvidemos la Full Cross Validation (leave one out) en la que hay tantos grupos como muestras.
Debemos de observar las opciones que tiene nuestro software para el desarrollo de la Cross Validation y seleccionar el que nos parezca más adecuado.
También debemos de tener en cuenta en función del que elijamos si ordenamos nuestro conjunto de calibración (en el caso de "leave one out" no tendría importancia) nuestras muestras por valor de constituyente, o por algún otro criterio como podría ser su distancia de Mahalanobis al centro de la población.
Lo recomendable es seguir algún tipo de orden y después seleccionar una selección de tipo sistemática, o seleccionar para los grupos las muestras de una manera aleatoria.
Debemos de tener en cuenta de que en el caso de que una "única muestra" sea muy especial en cierto momento formará parte del conjunto de validación y no habrá ninguna como ella en el de calibración, por lo que será detectada como anómala. Es por tanto conveniente que cuando una muestra esté en el grupo de validación existan muestras similares (en variedad, concentración de analito, procedencia,...,etc) en el conjunto de calibración.
Los estadísticos que obtengamos serán diferentes en función de los grupos, pero si la base de datos es lo suficiente robusta y la validación cruzada está bien estructurada, no debería de haber grandes diferencias.

Manera de selección de las muestras para validación cruzada en Unscrambler:

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