Hoe voer je een Train Test Split uit in Machine Learning

Introductie

Om een treintest uit te voeren in machine learning, moet je een dataset kiezen om te uploaden, op de transformatieknop klikken en een paar seconden wachten om het opgeschoonde bestand te downloaden.

Hoe voer je een Train Test Split uit in Machine Learning

Hoe voer je een Train Test Split uit in Machine Learning

Introductie

Train Test Split is een veelgebruikte techniek die in machine learning wordt gebruikt om gegevens op te splitsen in trainings- en testsets. Dit proces is belangrijk in het gegevensmodelleringsproces, omdat het ons in staat stelt om de prestaties van het model op onzichtbare gegevens te beoordelen. Het helpt ook om overfitting te voorkomen, wat gebeurt wanneer een model goed presteert op basis van de trainingsgegevens, maar niet generaliseert naar nieuwe gegevens. In deze tutorial bespreken we hoe je een treintest kunt splitsen in machine learning met Python.

Stapsgewijze handleiding voor het uitvoeren van een treintest in machine learning

Het Train Test Split-proces

Benodigde bibliotheken importeren

De eerste stap in het splitsingsproces voor treintesten is het importeren van de benodigde bibliotheken voor uw project. Afhankelijk van het type project waaraan je werkt, kunnen de bibliotheken die je nodig hebt variëren. Als u bijvoorbeeld aan een machine learning-project werkt, moet u mogelijk bibliotheken zoals NumPy, Pandas en Scikit-learn importeren.

Trainings- en testsets maken

Nadat u de benodigde bibliotheken hebt geïmporteerd, moet u op basis van uw gegevens een trainingsset en een testset maken. De trainingsset wordt gebruikt om uw model te bouwen en de testset wordt gebruikt om de prestaties van uw model te evalueren. Over het algemeen moet de trainingsset 80-90% van de gegevens bevatten, terwijl de testset de resterende 10-20% moet bevatten. Het is belangrijk ervoor te zorgen dat de gegevens willekeurig worden gesplitst, zodat het model niet gericht is op bepaalde gegevenspunten.

Train en test het model

De volgende stap is om de trainingsset te gebruiken om je model te bouwen. Afhankelijk van het type model dat u aan het bouwen bent, kan het proces variëren. Als u bijvoorbeeld een machine learning-model aan het bouwen bent, moet u mogelijk functie-engineering, hyperparameterafstemming en andere taken uitvoeren voordat u het model gaat trainen. Nadat het model is getraind, kunt u de testset gebruiken om de prestaties van het model te evalueren. Hiermee kunt u de prestaties van het model vergelijken op ongeziene gegevens, wat een betere maatstaf is voor het generalisatievermogen van het model.

Conclusie

Het splitsproces voor treintesten is een belangrijke stap in elk machine learning-project. Door de gegevens op te splitsen in een trainingsset en een testset, kunt u ervoor zorgen dat het model niet te veel aansluit op de trainingsgegevens. Bovendien kunt u de testset gebruiken om de prestaties van het model op onzichtbare gegevens te evalueren, wat een betere maatstaf is voor het generalisatievermogen van het model.

Alternatieve methoden voor Train Test Split

Alternatieve methoden voor het splitsen van gegevens voor machine learning

Traditionele treintest Split De traditionele treintestsplitsing is de meest gebruikte methode voor het splitsen van gegevens voor machine learning. Het omvat het opsplitsen van de gegevens in een trainingsset en een testset. De trainingsset wordt gebruikt om het model te bouwen en de testset wordt gebruikt om de prestaties van het model te evalueren. Deze methode is eenvoudig en duidelijk en geschikt voor de meeste machine learning-taken.

Kruisvalidatie Kruisvalidatie is een alternatieve methode voor het splitsen van gegevens voor machine learning. Het omvat het opsplitsen van de gegevens in meerdere trainings- en testsets. Hierdoor kan het model meerdere keren worden getraind en geëvalueerd, wat kan leiden tot nauwkeurigere resultaten. Kruisvalidatie is vooral handig voor kleine datasets, omdat hierdoor meer gegevens kunnen worden gebruikt voor training en testen.

Voorverwerking van gegevens Voorbewerkingstechnieken voor gegevens, zoals normalisatie en schaalbaarheid van functies, kunnen worden gebruikt om de prestaties van een machine learning-model te verbeteren. Normalisatie is een techniek waarbij de gegevens opnieuw worden geschaald, zodat alle functies zich binnen hetzelfde bereik bevinden. Feature scaling is een techniek waarbij de gegevens worden getransformeerd zodat ze een gemiddelde van nul en een standaarddeviatie van één hebben. Deze technieken kunnen helpen om de nauwkeurigheid van het model te verbeteren.

Verschillende algoritmen Tot slot kunnen verschillende algoritmen worden gebruikt om een machine learning-model te bouwen. Verschillende algoritmen hebben verschillende sterke en zwakke punten en kunnen worden gebruikt om verschillende soorten problemen op te lossen. Besluitbomen worden bijvoorbeeld vaak gebruikt voor classificatietaken, terwijl ondersteunende vectormachines vaak worden gebruikt voor regressietaken. Het kiezen van het juiste algoritme voor de taak kan helpen om de prestaties van het model te verbeteren.

Conclusie

Kortom, een treintestsplitsing is een veelgebruikte techniek die wordt gebruikt bij machine learning om gegevens op te splitsen in trainings- en testsets. Dit proces is belangrijk in het gegevensmodelleringsproces, omdat het ons in staat stelt om de prestaties van het model op onzichtbare gegevens te beoordelen. Het helpt ook om overfitting te voorkomen, wat gebeurt wanneer een model goed presteert op basis van de trainingsgegevens, maar niet generaliseert naar nieuwe gegevens. Daarnaast zijn er verschillende alternatieve methoden om een treintest uit te voeren, zoals kruisvalidatie, voorverwerking van gegevens en verschillende algoritmen. Met de juiste aanpak kun je een treintest gebruiken om effectieve machine learning-modellen te bouwen en te evalueren.