Comment effectuer une division de tests de train dans le domaine de l'apprentissage automatique

Présentation

Pour effectuer un test de train fractionné dans le cadre de l'apprentissage automatique, vous devez choisir un ensemble de données à télécharger, cliquer sur le bouton de transformation et attendre quelques secondes pour télécharger le fichier nettoyé.

Comment effectuer une division de tests de train dans le domaine de l'apprentissage automatique

Comment effectuer une division de tests de train dans le domaine de l'apprentissage automatique

Présentation

La division des tests de train est une technique couramment utilisée dans l'apprentissage automatique pour diviser les données en ensembles d'entraînement et de test. Ce processus est important dans le processus de modélisation des données, car il nous permet d'évaluer les performances du modèle sur des données invisibles. Cela permet également d'éviter le surajustement, qui se produit lorsqu'un modèle fonctionne bien sur les données d'apprentissage mais ne parvient pas à généraliser à de nouvelles données. Dans ce didacticiel, nous verrons comment effectuer une division de tests de train dans le cadre de l'apprentissage automatique à l'aide de Python.

Guide étape par étape pour réaliser une division de tests de train dans le domaine de l'apprentissage automatique

Le processus de fractionnement des tests de train

Importer les bibliothèques nécessaires

La première étape du processus de division des tests de train consiste à importer les bibliothèques nécessaires à votre projet. Selon le type de projet sur lequel vous travaillez, les bibliothèques dont vous avez besoin peuvent varier. Par exemple, si vous travaillez sur un projet d'apprentissage automatique, vous devrez peut-être importer des bibliothèques telles que NumPy, Pandas et Scikit-Learn.

Création d'ensembles de formation et de tests

Une fois que vous aurez importé les bibliothèques nécessaires, vous devrez créer un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test à partir de vos données. Le kit d'apprentissage est utilisé pour créer votre modèle et le jeu de test est utilisé pour évaluer les performances de votre modèle. En général, l'ensemble d'apprentissage doit contenir 80 à 90 % des données, tandis que le set de test doit contenir les 10 à 20 % restants. Il est important de s'assurer que les données sont réparties de manière aléatoire, afin que le modèle ne soit pas biaisé en faveur de points de données particuliers.

Entraînez et testez le modèle

L'étape suivante consiste à utiliser le kit d'apprentissage pour créer votre modèle. Selon le type de modèle que vous créez, le processus peut varier. Par exemple, si vous créez un modèle d'apprentissage automatique, vous devrez peut-être effectuer des tâches d'ingénierie des fonctionnalités, de réglage des hyperparamètres et d'autres tâches avant de former le modèle. Une fois le modèle entraîné, vous pouvez utiliser le jeu de tests pour évaluer les performances du modèle. Cela vous permet de comparer les performances du modèle sur des données invisibles, ce qui constitue une meilleure mesure de la capacité de généralisation du modèle.

Conclusion

Le processus de fractionnement des tests de train est une étape importante de tout projet d'apprentissage automatique. En divisant les données en un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test, vous pouvez vous assurer que le modèle n'est pas trop ajusté aux données d'entraînement. En outre, vous pouvez utiliser le jeu de tests pour évaluer les performances du modèle sur des données invisibles, ce qui constitue une meilleure mesure de la capacité de généralisation du modèle.

Méthodes alternatives pour Train Test Split

Méthodes alternatives de division des données pour l'apprentissage automatique

Division traditionnelle des tests de train La division traditionnelle des tests de train est la méthode la plus largement utilisée pour diviser les données à des fins d'apprentissage automatique. Cela implique de diviser les données en un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test. L'ensemble d'apprentissage est utilisé pour créer le modèle et le jeu de test est utilisé pour évaluer les performances du modèle. Cette méthode est simple et directe et convient à la plupart des tâches d'apprentissage automatique.

Validation croisée La validation croisée est une méthode alternative pour diviser les données à des fins d'apprentissage automatique. Cela implique de diviser les données en plusieurs ensembles d'entraînement et de test. Cela permet d'entraîner et d'évaluer le modèle plusieurs fois, ce qui peut conduire à des résultats plus précis. La validation croisée est particulièrement utile pour les petits ensembles de données, car elle permet d'utiliser davantage de données pour la formation et les tests.

Prétraitement des données Les techniques de prétraitement des données telles que la normalisation et la mise à l'échelle des fonctionnalités peuvent être utilisées pour améliorer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique. La normalisation est une technique qui redimensionne les données afin que toutes les entités se situent dans la même plage. La mise à l'échelle des caractéristiques est une technique qui transforme les données de manière à obtenir une moyenne de zéro et un écart type de un. Ces techniques peuvent contribuer à améliorer la précision du modèle.

Différents algorithmes Enfin, différents algorithmes peuvent être utilisés pour créer un modèle d'apprentissage automatique. Différents algorithmes ont des forces et des faiblesses différentes et peuvent être utilisés pour résoudre différents types de problèmes. Par exemple, les arbres de décision sont souvent utilisés pour les tâches de classification, tandis que les machines à vecteurs de support sont souvent utilisées pour les tâches de régression. Le choix de l'algorithme adapté à la tâche peut contribuer à améliorer les performances du modèle.

Conclusion

En conclusion, la division des tests de train est une technique couramment utilisée dans l'apprentissage automatique pour diviser les données en ensembles d'entraînement et de test. Ce processus est important dans le processus de modélisation des données, car il nous permet d'évaluer les performances du modèle sur des données invisibles. Cela permet également d'éviter le surajustement, qui se produit lorsqu'un modèle fonctionne bien sur les données d'apprentissage mais ne parvient pas à généraliser à de nouvelles données. En outre, il existe plusieurs méthodes alternatives pour effectuer une division de tests de train, telles que la validation croisée, le prétraitement des données et différents algorithmes. Avec la bonne approche, vous pouvez utiliser une division de tests de train pour créer et évaluer des modèles d'apprentissage automatique efficaces.