Pisahkan Dataset menjadi Kereta dan Uji dengan Train Test Split

Pendahuluan

Menggunakan train test split untuk membagi kumpulan data Anda menjadi set data pelatihan dan pengujian sangatlah mudah. Pertama, pilih file yang ingin Anda bagi. Kemudian klik tombol transform. Setelah itu, tunggu beberapa detik dan kumpulan data Anda akan dibuat secara otomatis dan siap diunduh.

Cara Membagi Set Data menjadi Kereta dan Menguji dengan Train Test Split

Pendahuluan

Train-test split adalah strategi populer untuk mempartisi kumpulan data menjadi dua kelompok: satu set pelatihan dan set pengujian. Set pelatihan digunakan untuk membuat model, sedangkan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi akurasi model. Teknik ini banyak digunakan dalam pembelajaran mesin dan aplikasi data mining. Pada artikel ini, kita akan membahas bagaimana menggunakan split train-test untuk partisi dataset menjadi dua kelompok.

Panduan Langkah-demi-Langkah untuk Membagi Set Data menjadi Kereta dan Uji dengan Train Test Split

Pilih Dataset

Langkah pertama dalam membangun model adalah memilih dataset. Dataset harus berisi data yang relevan yang diperlukan untuk membangun model. Ukuran dataset juga harus dipertimbangkan ketika memilih dataset.

Pisahkan Dataset menjadi Dua Bagian: Set Pelatihan dan Set Uji

Setelah kumpulan data dipilih, itu harus dibagi menjadi dua bagian: set pelatihan dan set pengujian. Set pelatihan digunakan untuk membangun model, sedangkan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi keakuratan model. Ukuran set pelatihan dan set pengujian harus ditentukan berdasarkan ukuran kumpulan data. Misalnya, jika dataset berukuran besar, set latihan harus lebih besar dari set pengujian. Di sisi lain, jika dataset kecil, set pengujian bisa lebih besar dari set pelatihan.

Bangun Model dan Evaluasi Akurasi

Setelah membagi kumpulan data menjadi dua bagian, model dapat dibuat menggunakan set pelatihan. Model ini dapat dibangun menggunakan berbagai algoritma pembelajaran mesin seperti regresi linier, regresi logistik, mesin vektor pendukung, atau jaringan saraf. Setelah model dibangun, dapat dievaluasi menggunakan set tes. Keakuratan model dapat dievaluasi dengan membandingkan nilai yang diprediksi dengan nilai sebenarnya dalam set pengujian. Keakuratan model kemudian dapat digunakan untuk menentukan apakah model tersebut cocok untuk tugas tersebut.

Metode Alternatif untuk Membagi Set Data menjadi Train dan Test dengan Train Test Split

Validasi Silang

Validasi silang adalah metode pemisahan kumpulan data menjadi dua bagian: satu set pelatihan dan set validasi. Set pelatihan digunakan untuk membuat model, sedangkan set validasi digunakan untuk mengevaluasi akurasi model. Penting untuk dicatat bahwa ukuran set pelatihan dan set validasi dapat bervariasi tergantung pada ukuran set data. Keuntungan menggunakan validasi silang adalah memungkinkan evaluasi kinerja model yang lebih akurat.

K-Fold Cross-Validasi

K-fold cross-validasi adalah metode pemisahan dataset menjadi k set yang berbeda, di mana setiap set digunakan untuk membangun model dan mengevaluasi akurasi model. Metode ini berguna untuk kumpulan data dengan sejumlah besar titik data, karena memungkinkan evaluasi kinerja model yang lebih akurat. Keuntungan menggunakan validasi silang k-fold adalah memungkinkan evaluasi kinerja model yang lebih akurat karena beberapa set yang digunakan dalam evaluasi.

Bootstrapping

Bootstrapping adalah metode pemisahan dataset menjadi dua bagian: satu set pelatihan dan set pengujian. Set pelatihan digunakan untuk membuat model, sedangkan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi akurasi model. Keuntungan menggunakan bootstrap adalah memungkinkan evaluasi kinerja model yang lebih akurat karena keacakan titik data yang digunakan dalam evaluasi. Namun, penting untuk dicatat bahwa bootstrapping lebih mahal secara komputasi daripada metode lain.

Kesimpulan

Train-test split adalah teknik populer untuk mempartisi dataset menjadi dua bagian: satu set pelatihan dan set tes. Set pelatihan digunakan untuk membuat model, sedangkan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi akurasi model. Ada beberapa metode alternatif untuk membagi dataset menjadi dua bagian, seperti cross-validation, k-fold cross-validation, dan bootstrapping. Setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangan tersendiri. Penting untuk memilih metode yang tepat untuk kumpulan data untuk mencapai hasil terbaik.