Diviser le jeu de données en train et test avec Train Test Split

Présentation

L'utilisation de la division des tests de train pour diviser votre ensemble de données en ensembles de données d'entraînement et de test est simple. Tout d'abord, choisissez le fichier que vous souhaitez scinder. Cliquez ensuite sur le bouton de transformation. Après cela, attendez quelques secondes et vos ensembles de données seront automatiquement générés et prêts à être téléchargés.

Comment diviser un ensemble de données en train et test avec Train Test Split

Présentation

La division train-test est une stratégie populaire pour partitionner un ensemble de données en deux groupes : un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test. L'ensemble d'apprentissage est utilisé pour créer le modèle, tandis que le jeu de test est utilisé pour évaluer la précision du modèle. Cette technique est largement utilisée dans les applications d'apprentissage automatique et d'exploration de données. Dans cet article, nous verrons comment utiliser la division train-test pour partitionner un ensemble de données en deux groupes.

Guide étape par étape pour diviser un ensemble de données en train et test avec Train Test Split

Choisissez un jeu de données

La première étape de la création d'un modèle consiste à choisir un jeu de données. L'ensemble de données doit contenir les données pertinentes nécessaires à la création du modèle. La taille de l'ensemble de données doit également être prise en compte lors du choix d'un jeu de données.

Divisez l'ensemble de données en deux parties : ensemble d'entraînement et ensemble de test

Une fois qu'un jeu de données est sélectionné, il doit être divisé en deux parties : un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test. L'ensemble d'apprentissage est utilisé pour créer le modèle, tandis que le jeu de test est utilisé pour évaluer la précision du modèle. La taille de l'ensemble d'apprentissage et de l'ensemble de test doit être déterminée en fonction de la taille de l'ensemble de données. Par exemple, si l'ensemble de données est volumineux, l'ensemble d'apprentissage doit être plus grand que le jeu de test. En revanche, si l'ensemble de données est petit, l'ensemble de test peut être plus grand que l'ensemble d'apprentissage.

Construire le modèle et évaluer la précision

Après avoir divisé le jeu de données en deux parties, le modèle peut être créé à l'aide du kit d'apprentissage. Le modèle peut être construit à l'aide de divers algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression linéaire, la régression logistique, les machines à vecteurs de support ou les réseaux de neurones. Une fois le modèle créé, il peut être évalué à l'aide du kit de test. La précision du modèle peut être évaluée en comparant les valeurs prédites avec les valeurs réelles de l'ensemble de test. La précision du modèle peut ensuite être utilisée pour déterminer si le modèle convient à la tâche.

Méthodes alternatives pour diviser l'ensemble de données en train et test avec Train Test Split

Validation croisée

La validation croisée est une méthode qui permet de diviser un ensemble de données en deux parties : un ensemble d'apprentissage et un ensemble de validation. L'ensemble d'apprentissage est utilisé pour créer le modèle, tandis que le jeu de validation est utilisé pour évaluer la précision du modèle. Il est important de noter que la taille de l'ensemble d'apprentissage et de l'ensemble de validation peut varier en fonction de la taille de l'ensemble de données. L'avantage de la validation croisée est qu'elle permet une évaluation plus précise des performances du modèle.

Validation croisée K-Fold

La validation croisée par K est une méthode qui consiste à diviser un ensemble de données en k ensembles différents, chaque ensemble étant utilisé pour créer le modèle et évaluer la précision du modèle. Cette méthode est utile pour les ensembles de données comportant un grand nombre de points de données, car elle permet une évaluation plus précise des performances du modèle. L'avantage de l'utilisation de la validation croisée multipliée par k est qu'elle permet une évaluation plus précise des performances du modèle en raison des multiples ensembles utilisés dans l'évaluation.

Bootstrap

Le bootstrap est une méthode qui permet de diviser un ensemble de données en deux parties : un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test. L'ensemble d'apprentissage est utilisé pour créer le modèle, tandis que le jeu de test est utilisé pour évaluer la précision du modèle. L'avantage de l'utilisation du bootstrap est qu'il permet une évaluation plus précise des performances du modèle en raison du caractère aléatoire des points de données utilisés dans l'évaluation. Cependant, il est important de noter que le bootstrap est plus coûteux en termes de calcul que les autres méthodes.

Conclusion

La division train-test est une technique populaire pour partitionner un ensemble de données en deux parties : un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test. L'ensemble d'apprentissage est utilisé pour créer le modèle, tandis que le jeu de test est utilisé pour évaluer la précision du modèle. Il existe plusieurs méthodes alternatives pour diviser un ensemble de données en deux parties, telles que la validation croisée, la validation croisée k fois et le bootstrap. Chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients. Il est important de choisir la bonne méthode pour l'ensemble de données afin d'obtenir les meilleurs résultats.