Die Leave-One-Subject-Out (LOSO)-Kreuzvalidierungsstrategie dient als kritischer Stresstest für Algorithmen zur Ganganalyse und bestimmt, ob ein Modell die Bewegung von Personen, die es noch nie zuvor getroffen hat, genau interpretieren kann. Durch zyklisches Entfernen der Daten eines bestimmten Subjekts aus dem Trainingsdatensatz und deren ausschließliche Verwendung zur Validierung zwingt diese Methode den Algorithmus, allgemeine biomechanische Prinzipien zu lernen, anstatt die einzigartigen Eigenheiten der Trainingsprobanden auswendig zu lernen.
Der Kernwert von LOSO ist die Eliminierung von Verzerrungen, die durch individuelle körperliche Merkmale und Gewohnheiten verursacht werden. Es beweist die „Universalität“ eines Algorithmus und stellt sicher, dass er genaue Metriken für standardisierte Produkte – wie z. B. Massenmarkt-Trainingsschuhe – unabhängig von der Körpergröße, Beinlänge oder dem persönlichen Gangstil des Benutzers liefert.
Das Problem der individuellen Verzerrung
Vermeidung von Überanpassung an die Anatomie
Der menschliche Gang wird stark von statischen körperlichen Merkmalen beeinflusst. Faktoren wie Körpergröße und Beinlänge diktieren natürlich Schrittlänge und Schrittfrequenz.
Ohne LOSO könnte ein Standard-Maschinenlernmodell einfach eine bestimmte Beinlänge mit einer bestimmten Gangausgabe korrelieren. LOSO verhindert dies, indem sichergestellt wird, dass das Modell auf einer Beinlänge getestet wird, auf der es nicht trainiert wurde, und es gezwungen wird, die Bewegung und nicht den Körpertyp zu analysieren.
Herausfiltern persönlicher Eigenheiten
Jeder Mensch besitzt einzigartige persönliche Ganggewohnheiten, die nicht repräsentativ für die Allgemeinbevölkerung sind. Dazu können leichte Hinken, spezifische Fußaufsätze oder Haltungsbesonderheiten gehören.
Wenn ein Algorithmus mit derselben Person trainiert und testet (auch mit unterschiedlichen Schritten), lernt er, die Gewohnheiten dieser spezifischen Person zu erkennen. LOSO stellt sicher, dass das Modell diese einzigartigen Identifikatoren ignoriert und sich auf die grundlegende Mechanik des Gehens konzentriert.
Erreichung algorithmischer Universalität
Nachweis der Generalisierung
Das Hauptziel der Verwendung von LOSO ist die Feststellung der Universalität der Lösung. Es bestätigt, dass die Logik über eine vielfältige Bevölkerung hinweg gilt und nicht nur über eine kleine, kontrollierte Gruppe.
Dies unterscheidet sich von der Standard-Zufallsaufteilungsvalidierung, bei der die Daten eines Subjekts sowohl in den Trainings- als auch in den Teststapel gemischt werden können. Dieser Ansatz bläht die Genauigkeitswerte künstlich auf, indem er dem Modell erlaubt, durch Subjekterkennung zu „schummeln“.
Ermöglichung der Entwicklung standardisierter Produkte
Für kommerzielle Anwendungen, wie z. B. die Entwicklung von standardisierten Trainingsschuhen oder Sneakern, muss der zugrunde liegende Algorithmus für den Massenmarkt funktionieren.
Hersteller können nicht für jeden einzelnen Kunden benutzerdefinierte Algorithmen erstellen. LOSO validiert, dass eine einzige Softwarelösung in einem standardisierten physischen Produkt eingesetzt werden kann und sofort für jeden neuen Benutzer korrekt funktioniert.
Verständnis der Kompromisse
Der Realitätscheck
Der Haupt-"Kompromiss" bei der Verwendung von LOSO besteht darin, dass er im Vergleich zu weniger rigorosen Validierungsmethoden oft zu niedrigeren Genauigkeitswerten führt.
Die Standard-Zufallsaufteilung liefert oft optimistische Leistungskennzahlen, da das Modell die Subjekte erkennt. LOSO deckt die harte Realität auf, wie das Modell mit wirklich unbekannten Daten abschneidet.
Strikte Datenisolierung
LOSO erfordert eine strenge Disziplin bei der Datenhandhabung. Sie dürfen nicht einmal einen Bruchteil der Daten des Testsubjekts in den Trainingsdatensatz gelangen lassen.
Wenn diese Isolierung verletzt wird, ist der Anspruch auf Universalität ungültig, und die Verzerrungen im Zusammenhang mit körperlichen Merkmalen kehren zurück, um die Ergebnisse zu verzerren.
Die richtige Wahl für Ihr Ziel treffen
Berücksichtigen Sie bei der Bewertung von Ganganalyse-Methoden Ihr Endziel:
- Wenn Ihr Hauptaugenmerk auf der Entwicklung von Massenmarkt-Hardware liegt (z. B. smarte Schuhe): Sie müssen LOSO-Ergebnisse priorisieren, um sicherzustellen, dass das Produkt für Kunden mit unterschiedlichen Körpergrößen und Beinlängen ohne Kalibrierung funktioniert.
- Wenn Ihr Hauptaugenmerk auf personalisierter medizinischer Diagnostik liegt: Während LOSO hilft, eine Basislinie zu etablieren, benötigen Sie möglicherweise schließlich eine subjektspezifische Feinabstimmung anstelle reiner Universalität.
Letztendlich ist LOSO die einzige Validierungsmethode, die garantiert, dass Ihr Algorithmus den menschlichen Gang misst und nicht einfach nur bestimmte Menschen identifiziert.
Zusammenfassungstabelle:
| Merkmal | Standard-Zufallsvalidierung | Leave-One-Subject-Out (LOSO) |
|---|---|---|
| Hauptziel | Allgemeine Genauigkeit bei Datenpunkten | Testen der Universalität bei neuen Personen |
| Risiko der Überanpassung | Hoch (merkt sich subjektive Eigenheiten) | Niedrig (erzwingt allgemeine Biomechanik) |
| Datenisolierung | Gemischte Subjektdaten in Training/Test | Strikte Trennung nach Teilnehmer |
| Leistung | Oft künstlich aufgebläht | Realistischer & rigoroser „Stresstest“ |
| Anwendung | Testen interner Datensätze | Entwicklung von Massenmarktprodukten |
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Referenzen
- Abdul Aziz Hulleck, Kinda Khalaf. BlazePose-Seq2Seq: Leveraging Regular RGB Cameras for Robust Gait Assessment. DOI: 10.1109/tnsre.2024.3391908
Dieser Artikel basiert auch auf technischen Informationen von 3515 Wissensdatenbank .
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