मशीन लर्निंग में ट्रेन टेस्ट स्प्लिट कैसे करें

परिचय

मशीन लर्निंग में ट्रेन टेस्ट स्प्लिट करने के लिए, आपको अपलोड करने के लिए डेटासेट चुनना होगा, ट्रांसफ़ॉर्म बटन पर क्लिक करना होगा और साफ़ की गई फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए कुछ सेकंड इंतजार करना होगा।

मशीन लर्निंग में ट्रेन टेस्ट स्प्लिट कैसे करें

मशीन लर्निंग में ट्रेन टेस्ट स्प्लिट कैसे करें

परिचय

ट्रेन टेस्ट स्प्लिट एक सामान्य तकनीक है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करने के लिए किया जाता है। डेटा मॉडलिंग प्रक्रिया में यह प्रक्रिया महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह हमें अनदेखी डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने की अनुमति देती है। यह ओवरफिटिंग को रोकने में भी मदद करता है, जो तब होता है जब कोई मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन नए डेटा को सामान्य बनाने में विफल रहता है। इस ट्यूटोरियल में, हम चर्चा करेंगे कि पायथन का उपयोग करके मशीन लर्निंग में ट्रेन टेस्ट स्प्लिट कैसे किया जाए।

मशीन लर्निंग में ट्रेन टेस्ट स्प्लिट करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

द ट्रेन टेस्ट स्प्लिट प्रोसेस

आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें

ट्रेन टेस्ट स्प्लिट प्रक्रिया में पहला कदम आपके प्रोजेक्ट के लिए आवश्यक लाइब्रेरी आयात करना है। आप जिस प्रकार के प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं, उसके आधार पर, आपके लिए आवश्यक लाइब्रेरी अलग-अलग हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं, तो आपको NumPy, Pandas और Scikit-Learn जैसी लाइब्रेरी आयात करने की आवश्यकता हो सकती है।

प्रशिक्षण और परीक्षण सेट बनाएं

एक बार जब आप आवश्यक लाइब्रेरी आयात कर लेते हैं, तो आपको अपने डेटा से एक प्रशिक्षण सेट और एक परीक्षण सेट बनाना होगा। प्रशिक्षण सेट का उपयोग आपके मॉडल के निर्माण के लिए किया जाता है और परीक्षण सेट का उपयोग आपके मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। आम तौर पर, प्रशिक्षण सेट में 80-90% डेटा होना चाहिए, जबकि परीक्षण सेट में शेष 10-20% होना चाहिए। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि डेटा को बेतरतीब ढंग से विभाजित किया जाए, ताकि मॉडल किसी विशेष डेटा बिंदु के प्रति पक्षपाती न हो।

ट्रेन करें और मॉडल का परीक्षण करें

अगला कदम अपने मॉडल के निर्माण के लिए प्रशिक्षण सेट का उपयोग करना है। आपके द्वारा बनाए जा रहे मॉडल के प्रकार के आधार पर, प्रक्रिया भिन्न हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि आप मशीन लर्निंग मॉडल बना रहे हैं, तो आपको मॉडल को प्रशिक्षित करने से पहले फीचर इंजीनियरिंग, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और अन्य कार्य करने की आवश्यकता हो सकती है। एक बार मॉडल प्रशिक्षित हो जाने के बाद, आप मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए परीक्षण सेट का उपयोग कर सकते हैं। इससे आप अनदेखी डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन की तुलना कर सकते हैं, जो मॉडल की सामान्यीकरण क्षमता का बेहतर माप है।

निष्कर्ष

ट्रेन टेस्ट स्प्लिट प्रक्रिया किसी भी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में एक महत्वपूर्ण कदम है। डेटा को एक प्रशिक्षण सेट और एक परीक्षण सेट में विभाजित करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि मॉडल प्रशिक्षण डेटा के लिए ओवरफिट न हो। इसके अतिरिक्त, आप अनदेखी डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए परीक्षण सेट का उपयोग कर सकते हैं, जो मॉडल की सामान्यीकरण क्षमता का बेहतर माप है।

ट्रेन टेस्ट स्प्लिट के लिए वैकल्पिक तरीके

मशीन लर्निंग के लिए डेटा स्प्लिटिंग के वैकल्पिक तरीके

पारंपरिक ट्रेन टेस्ट स्प्लिट मशीन लर्निंग के लिए डेटा को विभाजित करने के लिए पारंपरिक ट्रेन टेस्ट स्प्लिट सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला तरीका है। इसमें डेटा को एक प्रशिक्षण सेट और एक परीक्षण सेट में विभाजित करना शामिल है। प्रशिक्षण सेट का उपयोग मॉडल बनाने के लिए किया जाता है और परीक्षण सेट का उपयोग मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। यह विधि सरल और सीधी है और अधिकांश मशीन लर्निंग कार्यों के लिए उपयुक्त है।

क्रॉस-वैलिडेशन क्रॉस-वैलिडेशन मशीन लर्निंग के लिए डेटा को विभाजित करने का एक वैकल्पिक तरीका है। इसमें डेटा को कई प्रशिक्षण और परीक्षण सेटों में विभाजित करना शामिल है। इससे मॉडल को कई बार प्रशिक्षित और मूल्यांकन किया जा सकता है, जिससे अधिक सटीक परिणाम मिल सकते हैं। क्रॉस-वैलिडेशन छोटे डेटासेट के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, क्योंकि यह प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए अधिक डेटा का उपयोग करने की अनुमति देता है।

डेटा प्री-प्रोसेसिंग डेटा प्री-प्रोसेसिंग तकनीक जैसे कि सामान्यीकरण और फीचर स्केलिंग का उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। नॉर्मलाइजेशन एक ऐसी तकनीक है जो डेटा को रीसेल करती है ताकि सभी फीचर्स एक ही रेंज में हों। फ़ीचर स्केलिंग एक ऐसी तकनीक है जो डेटा को रूपांतरित करती है ताकि इसका माध्य शून्य हो और एक का मानक विचलन हो। ये तकनीकें मॉडल की सटीकता को बेहतर बनाने में मदद कर सकती हैं।

विभिन्न एल्गोरिदम अंत में, मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। अलग-अलग एल्गोरिदम में अलग-अलग ताकत और कमजोरियां होती हैं और इसका उपयोग विभिन्न प्रकार की समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, निर्णय पेड़ों का उपयोग अक्सर वर्गीकरण कार्यों के लिए किया जाता है, जबकि समर्थन वेक्टर मशीनों का उपयोग अक्सर प्रतिगमन कार्यों के लिए किया जाता है। कार्य के लिए सही एल्गोरिथ्म चुनने से मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद मिल सकती है।

निष्कर्ष

अंत में, ट्रेन टेस्ट स्प्लिट एक सामान्य तकनीक है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट में विभाजित करने के लिए किया जाता है। डेटा मॉडलिंग प्रक्रिया में यह प्रक्रिया महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह हमें अनदेखी डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने की अनुमति देती है। यह ओवरफिटिंग को रोकने में भी मदद करता है, जो तब होता है जब कोई मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन नए डेटा को सामान्य बनाने में विफल रहता है। इसके अतिरिक्त, ट्रेन टेस्ट स्प्लिट करने के लिए कई वैकल्पिक तरीके हैं, जैसे क्रॉस-वैलिडेशन, डेटा प्री-प्रोसेसिंग और विभिन्न एल्गोरिदम। सही दृष्टिकोण के साथ, आप प्रभावी मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और उनका मूल्यांकन करने के लिए ट्रेन टेस्ट स्प्लिट का उपयोग कर सकते हैं।