Cómo realizar una prueba de tren dividida en aprendizaje automático

Conozca los conceptos básicos de la división entre pruebas y entrenamientos para sus proyectos de aprendizaje automático

Introducción

Para realizar una prueba de tren dividida en aprendizaje automático, tendrás que elegir un conjunto de datos para subirlo, hacer clic en el botón de transformación y esperar unos segundos para descargar el archivo limpiado.

Cómo realizar una prueba de tren dividida en aprendizaje automático

Cómo realizar una prueba de tren dividida en aprendizaje automático

Introducción

La división de pruebas de entrenamiento es una técnica común que se utiliza en el aprendizaje automático para dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Este proceso es importante en el proceso de modelado de datos, ya que nos permite evaluar el rendimiento del modelo en datos invisibles. También ayuda a evitar el sobreajuste, que se produce cuando un modelo funciona bien con los datos de entrenamiento pero no se generaliza a los datos nuevos. En este tutorial, analizaremos cómo realizar una prueba de tren dividida en aprendizaje automático utilizando Python.

Guía paso a paso para realizar una prueba de tren dividida en aprendizaje automático

El proceso de división de pruebas de trenes

Importar las bibliotecas necesarias

El primer paso del proceso de división de pruebas de tren consiste en importar las bibliotecas necesarias para el proyecto. Según el tipo de proyecto en el que esté trabajando, las bibliotecas que necesite pueden variar. Por ejemplo, si está trabajando en un proyecto de aprendizaje automático, puede que necesite importar bibliotecas como NumPy, Pandas y Scikit-learn.

Cree conjuntos de entrenamiento y pruebas

Una vez que haya importado las bibliotecas necesarias, tendrá que crear un conjunto de entrenamiento y un conjunto de pruebas a partir de sus datos. El conjunto de entrenamiento se utiliza para crear el modelo y el conjunto de pruebas se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo. En general, el conjunto de entrenamiento debe contener entre el 80 y el 90% de los datos, mientras que el conjunto de prueba debe contener el 10 al 20% restante. Es importante asegurarse de que los datos se dividan aleatoriamente, de modo que el modelo no esté sesgado hacia ningún punto de datos en particular.

Entrena y prueba el modelo

El siguiente paso es utilizar el conjunto de entrenamiento para crear el modelo. Según el tipo de modelo que esté creando, el proceso puede variar. Por ejemplo, si está creando un modelo de aprendizaje automático, es posible que tenga que realizar tareas de ingeniería de funciones, ajustes de hiperparámetros y otras tareas antes de entrenar el modelo. Una vez que se entrene el modelo, puede utilizar el conjunto de pruebas para evaluar el rendimiento del modelo. Esto le permite comparar el rendimiento del modelo con datos invisibles, lo que es una mejor medida de la capacidad de generalización del modelo.

Conclusión

El proceso de división de pruebas de tren es un paso importante en cualquier proyecto de aprendizaje automático. Al dividir los datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de pruebas, puede asegurarse de que el modelo no se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento. Además, puede utilizar el conjunto de pruebas para evaluar el rendimiento del modelo con datos invisibles, lo que constituye una mejor medida de la capacidad de generalización del modelo.

Métodos alternativos para Train Test Split

Métodos alternativos para dividir datos para el aprendizaje automático

División tradicional de pruebas de tren La división tradicional de pruebas de tren es el método más utilizado para dividir datos con fines de aprendizaje automático. Consiste en dividir los datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de pruebas. El conjunto de entrenamiento se utiliza para construir el modelo y el conjunto de pruebas se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo. Este método es simple y directo y es adecuado para la mayoría de las tareas de aprendizaje automático.

Validación cruzada La validación cruzada es un método alternativo para dividir datos para el aprendizaje automático. Implica dividir los datos en varios conjuntos de entrenamiento y prueba. Esto permite entrenar y evaluar el modelo varias veces, lo que puede generar resultados más precisos. La validación cruzada es particularmente útil para conjuntos de datos pequeños, ya que permite utilizar más datos para el entrenamiento y las pruebas.

Preprocesamiento de datos Se pueden utilizar técnicas de preprocesamiento de datos, como la normalización y el escalado de funciones, para mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. La normalización es una técnica que reescala los datos para que todas las entidades estén en el mismo rango. El escalado de características es una técnica que transforma los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Estas técnicas pueden ayudar a mejorar la precisión del modelo.

Diferentes algoritmos Por último, se pueden utilizar diferentes algoritmos para crear un modelo de aprendizaje automático. Los diferentes algoritmos tienen diferentes puntos fuertes y débiles y se pueden utilizar para resolver diferentes tipos de problemas. Por ejemplo, los árboles de decisión se utilizan a menudo para tareas de clasificación, mientras que las máquinas de vectores de soporte se utilizan a menudo para tareas de regresión. Elegir el algoritmo adecuado para la tarea puede ayudar a mejorar el rendimiento del modelo.

Conclusión

En conclusión, la división de pruebas de tren es una técnica común que se utiliza en el aprendizaje automático para dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Este proceso es importante en el proceso de modelado de datos, ya que nos permite evaluar el rendimiento del modelo en datos invisibles. También ayuda a evitar el sobreajuste, que se produce cuando un modelo funciona bien con los datos de entrenamiento pero no se generaliza a los datos nuevos. Además, existen varios métodos alternativos para realizar una división de pruebas de tren, como la validación cruzada, el preprocesamiento de datos y diferentes algoritmos. Con el enfoque correcto, puede utilizar una división de pruebas de tren para crear y evaluar modelos de aprendizaje automático efectivos.

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