كيفية إجراء تقسيم اختبار القطار في التعلم الآلي

مقدمة

لإجراء تقسيم اختبار القطار في التعلم الآلي، ستحتاج إلى اختيار مجموعة بيانات لتحميلها، والنقر على زر التحويل، والانتظار لبضع ثوان لتنزيل الملف الذي تم تنظيفه.

كيفية إجراء تقسيم اختبار القطار في التعلم الآلي

كيفية إجراء تقسيم اختبار القطار في التعلم الآلي

مقدمة

يعد تقسيم اختبار القطار أسلوبًا شائعًا يستخدم في التعلم الآلي لتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. هذه العملية مهمة في عملية نمذجة البيانات، لأنها تسمح لنا بتقييم أداء النموذج على البيانات غير المرئية. كما أنه يساعد على منع الإفراط في التجهيز، والذي يحدث عندما يكون أداء النموذج جيدًا في بيانات التدريب ولكنه يفشل في التعميم على البيانات الجديدة. في هذا البرنامج التعليمي، سنناقش كيفية إجراء تقسيم اختبار القطار في التعلم الآلي باستخدام Python.

دليل خطوة بخطوة لإجراء تقسيم اختبار القطار في التعلم الآلي

عملية تقسيم اختبار القطار

استيراد المكتبات الضرورية

الخطوة الأولى في عملية تقسيم اختبار القطار هي استيراد المكتبات الضرورية لمشروعك. اعتمادًا على نوع المشروع الذي تعمل عليه، قد تختلف المكتبات التي تحتاجها. على سبيل المثال، إذا كنت تعمل على مشروع تعلم آلي، فقد تحتاج إلى استيراد مكتبات مثل NumPy و Pandas و Scikit-Learn.

إنشاء مجموعات التدريب والاختبار

بمجرد استيراد المكتبات الضرورية، ستحتاج إلى إنشاء مجموعة تدريب ومجموعة اختبار من بياناتك. يتم استخدام مجموعة التدريب لبناء النموذج الخاص بك ويتم استخدام مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج الخاص بك. بشكل عام، يجب أن تحتوي مجموعة التدريب على 80-90٪ من البيانات، بينما يجب أن تحتوي مجموعة الاختبار على 10-20٪ المتبقية. من المهم التأكد من تقسيم البيانات بشكل عشوائي، بحيث لا يكون النموذج متحيزًا تجاه أي نقاط بيانات معينة.

تدريب النموذج واختباره

الخطوة التالية هي استخدام مجموعة التدريب لبناء النموذج الخاص بك. اعتمادًا على نوع النموذج الذي تقوم بإنشائه، قد تختلف العملية. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بإنشاء نموذج للتعلم الآلي، فقد تحتاج إلى تنفيذ هندسة الميزات وضبط المعلمات الفائقة ومهام أخرى قبل تدريب النموذج. بمجرد تدريب النموذج، يمكنك استخدام مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج. يتيح لك ذلك مقارنة أداء النموذج على البيانات غير المرئية، وهو مقياس أفضل لقدرة تعميم النموذج.

الخاتمة

تعد عملية تقسيم اختبار القطار خطوة مهمة في أي مشروع تعلم آلي. من خلال تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار، يمكنك التأكد من عدم ملاءمة النموذج لبيانات التدريب. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج على البيانات غير المرئية، وهو مقياس أفضل لقدرة تعميم النموذج.

طرق بديلة لتقسيم اختبار القطار

طرق بديلة لتقسيم البيانات للتعلم الآلي

تقسيم اختبار القطار التقليدي يعد تقسيم اختبار القطار التقليدي الطريقة الأكثر استخدامًا لتقسيم البيانات للتعلم الآلي. يتضمن تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار. يتم استخدام مجموعة التدريب لبناء النموذج ويتم استخدام مجموعة الاختبار لتقييم أداء النموذج. هذه الطريقة بسيطة ومباشرة ومناسبة لمعظم مهام التعلم الآلي.

التحقق المتقاطع يعد التحقق المتقاطع طريقة بديلة لتقسيم البيانات للتعلم الآلي. يتضمن تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار متعددة. يسمح ذلك بتدريب النموذج وتقييمه عدة مرات، مما قد يؤدي إلى نتائج أكثر دقة. يعد التحقق المتقاطع مفيدًا بشكل خاص لمجموعات البيانات الصغيرة، حيث يسمح باستخدام المزيد من البيانات للتدريب والاختبار.

المعالجة المسبقة للبيانات يمكن استخدام تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات مثل التطبيع وتوسيع نطاق الميزات لتحسين أداء نموذج التعلم الآلي. التطبيع هو أسلوب يقوم بإعادة قياس البيانات بحيث تكون جميع الميزات في نفس النطاق. تحجيم الميزات هو أسلوب يقوم بتحويل البيانات بحيث يكون لها متوسط صفر وانحراف معياري واحد. يمكن أن تساعد هذه التقنيات في تحسين دقة النموذج.

خوارزميات مختلفة أخيرًا، يمكن استخدام خوارزميات مختلفة لبناء نموذج التعلم الآلي. تحتوي الخوارزميات المختلفة على نقاط قوة ونقاط ضعف مختلفة ويمكن استخدامها لحل أنواع مختلفة من المشكلات. على سبيل المثال، غالبًا ما تُستخدم أشجار القرار لمهام التصنيف، بينما تُستخدم آلات ناقلات الدعم غالبًا لمهام الانحدار. يمكن أن يساعد اختيار الخوارزمية المناسبة للمهمة في تحسين أداء النموذج.

الخاتمة

في الختام، يعد تقسيم اختبار القطار أسلوبًا شائعًا يستخدم في التعلم الآلي لتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. هذه العملية مهمة في عملية نمذجة البيانات، لأنها تسمح لنا بتقييم أداء النموذج على البيانات غير المرئية. كما أنه يساعد على منع الإفراط في التجهيز، والذي يحدث عندما يكون أداء النموذج جيدًا في بيانات التدريب ولكنه يفشل في التعميم على البيانات الجديدة. بالإضافة إلى ذلك، هناك العديد من الطرق البديلة لإجراء تقسيم اختبار القطار، مثل التحقق المتقاطع والمعالجة المسبقة للبيانات والخوارزميات المختلفة. باستخدام النهج الصحيح، يمكنك استخدام تقسيم اختبار القطار لبناء وتقييم نماذج التعلم الآلي الفعالة.