So führen Sie einen Zugtestsplit im maschinellen Lernen durch

Einführung

Um einen Zugtest mit maschinellem Lernen durchzuführen, müssen Sie einen Datensatz zum Hochladen auswählen, auf die Schaltfläche „Transformieren“ klicken und einige Sekunden warten, um die bereinigte Datei herunterzuladen.

So führen Sie einen Zugtestsplit im maschinellen Lernen durch

So führen Sie einen Zugtestsplit im maschinellen Lernen durch

Einführung

Die Aufteilung von Zugtests ist eine gängige Technik, die beim maschinellen Lernen verwendet wird, um Daten in Trainings- und Testsätze aufzuteilen. Dieser Prozess ist wichtig für den Datenmodellierungsprozess, da er es uns ermöglicht, die Leistung des Modells anhand unsichtbarer Daten zu bewerten. Es hilft auch, eine Überanpassung zu verhindern, die auftritt, wenn ein Modell mit den Trainingsdaten gut abschneidet, aber nicht auf neue Daten verallgemeinert werden kann. In diesem Tutorial werden wir besprechen, wie man einen Zugtest im maschinellen Lernen mit Python durchführt.

Schrittweise Anleitung zur Durchführung eines Zugtest-Splits im maschinellen Lernen

Der Train Test Split-Prozess

Erforderliche Bibliotheken importieren

Der erste Schritt beim Split-Prozess für den Zugtest besteht darin, die für Ihr Projekt erforderlichen Bibliotheken zu importieren. Je nach Art des Projekts, an dem Sie arbeiten, können die benötigten Bibliotheken variieren. Wenn Sie beispielsweise an einem Projekt für maschinelles Lernen arbeiten, müssen Sie möglicherweise Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-Learn importieren.

Trainings- und Testsets erstellen

Nachdem Sie die erforderlichen Bibliotheken importiert haben, müssen Sie aus Ihren Daten einen Trainingssatz und einen Testsatz erstellen. Der Trainingssatz wird verwendet, um Ihr Modell zu erstellen, und der Testsatz wird verwendet, um die Leistung Ihres Modells zu bewerten. Im Allgemeinen sollte das Trainingsset 80-90% der Daten enthalten, während das Testset die restlichen 10-20% enthalten sollte. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Daten nach dem Zufallsprinzip aufgeteilt werden, damit das Modell nicht auf bestimmte Datenpunkte ausgerichtet ist.

Trainiere und teste das Modell

Der nächste Schritt besteht darin, das Trainingsset zu verwenden, um Ihr Modell zu erstellen. Je nach Art des Modells, das Sie erstellen, kann der Prozess variieren. Wenn Sie beispielsweise ein Modell für maschinelles Lernen erstellen, müssen Sie möglicherweise Feature-Engineering, Hyperparameter-Tuning und andere Aufgaben durchführen, bevor Sie das Modell trainieren. Sobald das Modell trainiert ist, können Sie das Testset verwenden, um die Leistung des Modells zu bewerten. Auf diese Weise können Sie die Leistung des Modells anhand unsichtbarer Daten vergleichen, was ein besseres Maß für die Generalisierungsfähigkeit des Modells ist.

Fazit

Der Split-Prozess für Zugtests ist ein wichtiger Schritt in jedem Machine-Learning-Projekt. Indem Sie die Daten in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufteilen, können Sie sicherstellen, dass das Modell nicht zu stark an die Trainingsdaten angepasst ist. Darüber hinaus können Sie den Testsatz verwenden, um die Leistung des Modells anhand unsichtbarer Daten zu bewerten. Dies ist ein besseres Maß für die Generalisierungsfähigkeit des Modells.

Alternative Methoden für Train Test Split

Alternative Methoden zum Aufteilen von Daten für maschinelles Lernen

Traditionelle Aufteilung von Zugtests Die traditionelle Aufteilung von Zugtests ist die am häufigsten verwendete Methode zum Teilen von Daten für maschinelles Lernen. Dabei werden die Daten in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufgeteilt. Der Trainingssatz wird verwendet, um das Modell zu erstellen, und der Testsatz wird verwendet, um die Leistung des Modells zu bewerten. Diese Methode ist einfach und unkompliziert und eignet sich für die meisten Aufgaben des maschinellen Lernens.

Kreuzvalidierung Die Kreuzvalidierung ist eine alternative Methode zum Aufteilen von Daten für maschinelles Lernen. Dabei werden die Daten in mehrere Trainings- und Testsätze aufgeteilt. Dadurch kann das Modell mehrfach trainiert und bewertet werden, was zu genaueren Ergebnissen führen kann. Die Kreuzvalidierung ist besonders für kleine Datensätze nützlich, da dadurch mehr Daten für Schulungen und Tests verwendet werden können.

Datenvorverarbeitung Datenvorverarbeitungstechniken wie Normalisierung und Funktionsskalierung können verwendet werden, um die Leistung eines Modells für maschinelles Lernen zu verbessern. Die Normalisierung ist eine Technik, bei der die Daten neu skaliert werden, sodass sich alle Features im gleichen Bereich befinden. Die Feature-Skalierung ist eine Technik, bei der die Daten so transformiert werden, dass sie einen Mittelwert von Null und eine Standardabweichung von Eins haben. Diese Techniken können dazu beitragen, die Genauigkeit des Modells zu verbessern.

Verschiedene Algorithmen Schließlich können verschiedene Algorithmen verwendet werden, um ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen. Verschiedene Algorithmen haben unterschiedliche Stärken und Schwächen und können verwendet werden, um verschiedene Arten von Problemen zu lösen. Beispielsweise werden Entscheidungsbäume häufig für Klassifikationsaufgaben verwendet, während Unterstützungsvektormaschinen häufig für Regressionsaufgaben verwendet werden. Die Wahl des richtigen Algorithmus für die Aufgabe kann dazu beitragen, die Leistung des Modells zu verbessern.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Zugtestsplit eine gängige Technik ist, die beim maschinellen Lernen verwendet wird, um Daten in Trainings- und Testsätze aufzuteilen. Dieser Prozess ist wichtig für den Datenmodellierungsprozess, da er es uns ermöglicht, die Leistung des Modells anhand unsichtbarer Daten zu bewerten. Es hilft auch, eine Überanpassung zu verhindern, die auftritt, wenn ein Modell mit den Trainingsdaten gut abschneidet, aber nicht auf neue Daten verallgemeinert werden kann. Darüber hinaus gibt es mehrere alternative Methoden zur Durchführung eines Zugtest-Splits, z. B. Kreuzvalidierung, Datenvorverarbeitung und verschiedene Algorithmen. Mit dem richtigen Ansatz können Sie einen Zugtestsplit verwenden, um effektive Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu bewerten.