Cara Melakukan Train Test Split dalam Machine Learning

Pendahuluan

Untuk melakukan pembagian uji kereta api dalam pembelajaran mesin, Anda harus memilih kumpulan data yang akan diunggah, klik tombol ubah, dan tunggu beberapa detik untuk mengunduh file yang sudah dibersihkan.

Cara Melakukan Train Test Split dalam Machine Learning

Cara Melakukan Train Test Split dalam Machine Learning

Pendahuluan

Train test split adalah teknik umum yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk membagi data menjadi set pelatihan dan tes. Proses ini penting dalam proses pemodelan data, karena memungkinkan kita untuk menilai kinerja model pada data yang tidak terlihat. Ini juga membantu mencegah overfitting, yang terjadi ketika model berkinerja baik pada data pelatihan tetapi gagal menggeneralisasi ke data baru. Dalam tutorial ini, kita akan membahas bagaimana melakukan test split kereta api dalam pembelajaran mesin menggunakan Python.

Panduan Langkah-demi-Langkah untuk Melakukan Pemisahan Uji Kereta Api dalam Pembelajaran Mesin

Proses Pemisahan Uji Kereta

Impor Perpustakaan yang Diperlukan

Langkah pertama dalam proses split test train adalah mengimpor pustaka yang diperlukan untuk proyek Anda. Tergantung pada jenis proyek yang sedang Anda kerjakan, perpustakaan yang Anda butuhkan dapat bervariasi. Misalnya, jika Anda mengerjakan proyek pembelajaran mesin, Anda mungkin perlu mengimpor pustaka seperti NumPy, Pandas, dan Scikit-learn.

Buat Pelatihan dan Set Tes

Setelah Anda mengimpor pustaka yang diperlukan, Anda perlu membuat set pelatihan dan set pengujian dari data Anda. Set pelatihan digunakan untuk membangun model Anda dan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model Anda. Umumnya, set pelatihan harus berisi 80-90% dari data, sedangkan set tes harus berisi 10-20% sisanya. Hal ini penting untuk memastikan bahwa data dibagi secara acak, sehingga model tidak bias terhadap setiap titik data tertentu.

Latih dan Uji Model

Langkah selanjutnya adalah menggunakan set pelatihan untuk membangun model Anda. Tergantung pada jenis model yang Anda bangun, prosesnya dapat bervariasi. Misalnya, jika Anda sedang membangun model pembelajaran mesin, Anda mungkin perlu melakukan rekayasa fitur, penyetelan hyperparameter, dan tugas lainnya sebelum melatih model. Setelah model dilatih, Anda dapat menggunakan set pengujian untuk mengevaluasi kinerja model. Hal ini memungkinkan Anda untuk membandingkan kinerja model pada data yang tak terlihat, yang merupakan ukuran yang lebih baik dari kemampuan generalisasi model.

Kesimpulan

Proses split test kereta api merupakan langkah penting dalam setiap proyek pembelajaran mesin. Dengan membagi data menjadi satu set pelatihan dan set pengujian, Anda dapat memastikan bahwa model tidak dilengkapi dengan data pelatihan. Selain itu, Anda dapat menggunakan set pengujian untuk mengevaluasi kinerja model pada data yang tidak terlihat, yang merupakan ukuran yang lebih baik dari kemampuan generalisasi model.

Metode Alternatif untuk Train Test Split

Metode Alternatif untuk Memisahkan Data untuk Pembelajaran Mesin

Tradisional Train Test Split Split uji kereta tradisional adalah metode yang paling banyak digunakan untuk membelah data untuk pembelajaran mesin. Ini melibatkan pemisahan data menjadi satu set pelatihan dan set tes. Set pelatihan digunakan untuk membangun model dan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Metode ini sederhana dan mudah dan cocok untuk sebagian besar tugas pembelajaran mesin.

Cross-Validation Cross-validation adalah metode alternatif untuk membelah data untuk pembelajaran mesin. Ini melibatkan pemisahan data menjadi beberapa set pelatihan dan pengujian. Hal ini memungkinkan model untuk dilatih dan dievaluasi beberapa kali, yang dapat menghasilkan hasil yang lebih akurat. Validasi silang sangat berguna untuk kumpulan data kecil, karena memungkinkan lebih banyak data digunakan untuk pelatihan dan pengujian.

Teknik pra-pemrosesan data pra-pemrosesan data seperti normalisasi dan penskalaan fitur dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin. Normalisasi adalah teknik yang rescale data sehingga semua fitur berada dalam kisaran yang sama. Penskalaan fitur adalah teknik yang mengubah data sehingga memiliki rata-rata nol dan deviasi standar satu. Teknik-teknik ini dapat membantu untuk meningkatkan akurasi model.

Algoritma yang berbeda Akhirnya, algoritma yang berbeda dapat digunakan untuk membangun model pembelajaran mesin. Algoritma yang berbeda memiliki kekuatan dan kelemahan yang berbeda dan dapat digunakan untuk memecahkan berbagai jenis masalah. Misalnya, pohon keputusan sering digunakan untuk tugas klasifikasi, sementara mesin vektor pendukung sering digunakan untuk tugas regresi. Memilih algoritma yang tepat untuk tugas dapat membantu meningkatkan kinerja model.

Kesimpulan

Kesimpulannya, perpecahan uji kereta api adalah teknik umum yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian. Proses ini penting dalam proses pemodelan data, karena memungkinkan kita untuk menilai kinerja model pada data yang tidak terlihat. Ini juga membantu mencegah overfitting, yang terjadi ketika model berkinerja baik pada data pelatihan tetapi gagal menggeneralisasi ke data baru. Selain itu, ada beberapa metode alternatif untuk melakukan test split train, seperti validasi silang, pra-pemrosesan data, dan algoritme yang berbeda. Dengan pendekatan yang tepat, Anda dapat menggunakan train test split untuk membangun dan mengevaluasi model machine learning yang efektif.