Teilen Sie den Datensatz in Zug und Test mit Train Test Split auf

Einführung

Die Verwendung von Train Test Split ist einfach, um Ihren Datensatz in Trainings- und Testdatensätze aufzuteilen. Wählen Sie zunächst die Datei aus, die Sie teilen möchten. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche „Transformieren“. Warten Sie danach einige Sekunden und Ihre Datensätze werden automatisch generiert und können heruntergeladen werden.

So teilen Sie einen Datensatz mit Train Test Split in Train und Test auf

Einführung

Die Aufteilung von Zugtests ist eine beliebte Strategie zur Partitionierung eines Datensatzes in zwei Gruppen: einen Trainingssatz und einen Testsatz. Der Trainingssatz wird verwendet, um das Modell zu erstellen, während der Testsatz zur Bewertung der Genauigkeit des Modells verwendet wird. Diese Technik wird häufig in maschinellem Lernen und Data Mining-Anwendungen eingesetzt. In diesem Artikel werden wir besprechen, wie Train-Test-Split verwendet wird, um einen Datensatz in zwei Gruppen zu partitionieren.

Schrittweise Anleitung zum Aufteilen des Datensatzes in Zug und Test mit Train Test Split

Wählen Sie einen Datensatz

Der erste Schritt beim Erstellen eines Modells ist die Auswahl eines Datensatzes. Der Datensatz sollte relevante Daten enthalten, die für die Erstellung des Modells erforderlich sind. Die Größe des Datensatzes sollte auch bei der Auswahl eines Datensatzes berücksichtigt werden.

Teilen Sie den Datensatz in zwei Teile auf: Trainingssatz und Testsatz

Sobald ein Datensatz ausgewählt ist, sollte er in zwei Teile aufgeteilt werden: einen Trainingssatz und einen Testsatz. Der Trainingssatz wird verwendet, um das Modell zu erstellen, während der Testsatz zur Bewertung der Genauigkeit des Modells verwendet wird. Die Größe des Trainingssatzes und des Testsatzes sollte anhand der Größe des Datensatzes bestimmt werden. Wenn der Datensatz beispielsweise groß ist, sollte der Trainingssatz größer als der Testsatz sein. Andererseits kann der Testsatz größer sein als der Trainingssatz, wenn der Datensatz klein ist.

Erstellen Sie das Modell und bewerten Sie die Genauigkeit

Nach der Aufteilung des Datensatzes in zwei Teile kann das Modell mithilfe des Trainingssatzes erstellt werden. Das Modell kann mit verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen wie linearer Regression, logistischer Regression, unterstützenden Vektormaschinen oder neuronalen Netzwerken erstellt werden. Sobald das Modell gebaut ist, kann es mit dem Testset bewertet werden. Die Genauigkeit des Modells kann bewertet werden, indem die prognostizierten Werte mit den wahren Werten im Testsatz verglichen werden. Die Genauigkeit des Modells kann dann verwendet werden, um zu bestimmen, ob das Modell für die Aufgabe geeignet ist.

Alternative Methoden zum Aufteilen von Datensätzen in Zug und Test mit Train Test Split

Kreuzvalidierung

Die Kreuzvalidierung ist eine Methode zur Aufteilung eines Datensatzes in zwei Teile: einen Trainingssatz und einen Validierungssatz. Der Trainingssatz wird verwendet, um das Modell zu erstellen, während der Validierungssatz zur Bewertung der Genauigkeit des Modells verwendet wird. Es ist wichtig zu beachten, dass die Größe des Trainingssatzes und des Validierungssatzes je nach Größe des Datensatzes variieren können. Der Vorteil der Kreuzvalidierung besteht darin, dass sie eine genauere Bewertung der Leistung des Modells ermöglicht.

K-Fold Kreuzvalidierung

Die K-fache Kreuzvalidierung ist eine Methode zur Aufteilung eines Datensatzes in k verschiedene Sätze, wobei jeder Satz verwendet wird, um das Modell zu erstellen und die Genauigkeit des Modells zu bewerten. Diese Methode ist für Datensätze mit einer großen Anzahl von Datenpunkten nützlich, da sie eine genauere Bewertung der Leistung des Modells ermöglicht. Der Vorteil der K-fachen Kreuzvalidierung besteht darin, dass sie eine genauere Bewertung der Leistung des Modells ermöglicht, da bei der Bewertung mehrere Sätze verwendet werden.

Bootstrapping

Bootstrapping ist eine Methode, um einen Datensatz in zwei Teile aufzuteilen: einen Trainingssatz und einen Testsatz. Der Trainingssatz wird verwendet, um das Modell zu erstellen, während der Testsatz zur Bewertung der Genauigkeit des Modells verwendet wird. Der Vorteil der Verwendung von Bootstrapping besteht darin, dass es aufgrund der Zufälligkeit der bei der Bewertung verwendeten Datenpunkte eine genauere Bewertung der Leistung des Modells ermöglicht. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Bootstrapping rechenaufwändiger ist als andere Methoden.

Fazit

Train-Test Split ist eine beliebte Technik zur Partitionierung eines Datensatzes in zwei Teile: einen Trainingssatz und einen Testsatz. Der Trainingssatz wird verwendet, um das Modell zu erstellen, während der Testsatz zur Bewertung der Genauigkeit des Modells verwendet wird. Es gibt mehrere alternative Methoden, um einen Datensatz in zwei Teile aufzuteilen, z. B. Kreuzvalidierung, k-fache Kreuzvalidierung und Bootstrapping. Jede Methode hat ihre eigenen Vor- und Nachteile. Es ist wichtig, die richtige Methode für den Datensatz zu wählen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.