Divida el conjunto de datos en Train and Test con Train Test Split

Introducción

Usar train test split para dividir su conjunto de datos en conjuntos de datos de entrenamiento y prueba es sencillo. Primero, elige el archivo que deseas dividir. A continuación, haga clic en el botón de transformación. Después de eso, espere unos segundos y sus conjuntos de datos se generarán automáticamente y estarán listos para descargarse.

Cómo dividir un conjunto de datos en Train and Test con Train Test Split

Introducción

La división entre entrenamiento y prueba es una estrategia popular para dividir un conjunto de datos en dos grupos: un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba. El conjunto de entrenamiento se usa para construir el modelo, mientras que el conjunto de prueba se usa para evaluar la precisión del modelo. Esta técnica se usa ampliamente en aplicaciones de aprendizaje automático y minería de datos. En este artículo, analizaremos cómo utilizar la división train-test para particionar un conjunto de datos en dos grupos.

Guía paso a paso para dividir un conjunto de datos en Train and Test con Train Test Split

Elija un conjunto de datos

El primer paso para crear un modelo es elegir un conjunto de datos. El conjunto de datos debe contener los datos relevantes necesarios para crear el modelo. El tamaño del conjunto de datos también debe tenerse en cuenta al elegir un conjunto de datos.

Divida el conjunto de datos en dos partes: conjunto de entrenamiento y conjunto de prueba

Una vez elegido un conjunto de datos, debe dividirse en dos partes: un conjunto de entrenamiento y un conjunto de pruebas. El conjunto de entrenamiento se usa para construir el modelo, mientras que el conjunto de prueba se usa para evaluar la precisión del modelo. El tamaño del conjunto de entrenamiento y del conjunto de prueba debe determinarse en función del tamaño del conjunto de datos. Por ejemplo, si el conjunto de datos es grande, el conjunto de entrenamiento debe ser mayor que el conjunto de prueba. Por otro lado, si el conjunto de datos es pequeño, el conjunto de prueba puede ser mayor que el conjunto de entrenamiento.

Construya el modelo y evalúe la precisión

Después de dividir el conjunto de datos en dos partes, el modelo se puede crear con el conjunto de entrenamiento. El modelo se puede crear utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión lineal, la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte o las redes neuronales. Una vez construido el modelo, se puede evaluar mediante el conjunto de pruebas. La precisión del modelo se puede evaluar comparando los valores predichos con los valores reales del conjunto de prueba. La precisión del modelo se puede utilizar entonces para determinar si el modelo es adecuado para la tarea.

Métodos alternativos para dividir el conjunto de datos en Train and Test Split con Train Test Split

Validación cruzada

La validación cruzada es un método para dividir un conjunto de datos en dos partes: un conjunto de entrenamiento y un conjunto de validación. El conjunto de entrenamiento se usa para construir el modelo, mientras que el conjunto de validación se usa para evaluar la precisión del modelo. Es importante tener en cuenta que el tamaño del conjunto de entrenamiento y del conjunto de validación puede variar según el tamaño del conjunto de datos. La ventaja de utilizar la validación cruzada es que permite una evaluación más precisa del rendimiento del modelo.

Validación cruzada de K-Fold

La validación cruzada en K es un método para dividir un conjunto de datos en k conjuntos diferentes, donde cada conjunto se utiliza para construir el modelo y evaluar la precisión del modelo. Este método es útil para conjuntos de datos con una gran cantidad de puntos de datos, ya que permite una evaluación más precisa del rendimiento del modelo. La ventaja de utilizar la validación cruzada multiplicada por k es que permite una evaluación más precisa del rendimiento del modelo debido a los múltiples conjuntos utilizados en la evaluación.

Bootstrapping

El bootstrapping es un método para dividir un conjunto de datos en dos partes: un conjunto de entrenamiento y un conjunto de pruebas. El conjunto de entrenamiento se usa para construir el modelo, mientras que el conjunto de prueba se usa para evaluar la precisión del modelo. La ventaja de utilizar el bootstrapping es que permite una evaluación más precisa del rendimiento del modelo debido a la aleatoriedad de los puntos de datos utilizados en la evaluación. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el arranque es más caro desde el punto de vista computacional que otros métodos.

Conclusión

La división entre entrenamiento y prueba es una técnica popular para dividir un conjunto de datos en dos partes: un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba. El conjunto de entrenamiento se usa para construir el modelo, mientras que el conjunto de prueba se usa para evaluar la precisión del modelo. Existen varios métodos alternativos para dividir un conjunto de datos en dos partes, como la validación cruzada, la validación cruzada de k veces y el arranque. Cada método tiene sus propias ventajas y desventajas. Es importante elegir el método correcto para el conjunto de datos a fin de lograr los mejores resultados.