Podziel zbiór danych na pociąg i testuj za pomocą podziału testu pociągu

Wstęp

Korzystanie z podziału testu pociągu w celu podzielenia zestawu danych na zestawy danych treningowych i testowych jest proste. Najpierw wybierz plik, który chcesz podzielić. Następnie kliknij przycisk przekształcenia. Następnie poczekaj kilka sekund, a zestawy danych zostaną automatycznie wygenerowane i gotowe do pobrania.

Jak podzielić zbiór danych na pociąg i test za pomocą podziału testu pociągu

Wstęp

Podział testów pociągowych jest popularną strategią dzielenia zestawu danych na dwie grupy: zestaw treningowy i zestaw testowy. Zestaw treningowy służy do budowy modelu, a zestaw testowy służy do oceny dokładności modelu. Technika ta jest szeroko stosowana w aplikacjach do uczenia maszynowego i eksploracji danych. W tym artykule omówimy, jak używać podziału testu pociągu, aby podzielić zestaw danych na dwie grupy.

Przewodnik krok po kroku dotyczący dzielenia zestawu danych na pociąg i testowanie za pomocą podziału testu pociągu

Wybierz zbiór danych

Pierwszym krokiem w budowaniu modelu jest wybranie zestawu danych. Zestaw danych powinien zawierać odpowiednie dane niezbędne do zbudowania modelu. Przy wyborze zestawu danych należy również wziąć pod uwagę rozmiar zestawu danych.

Podziel zestaw danych na dwie części: zestaw treningowy i zestaw testowy

Po wybraniu zestawu danych należy go podzielić na dwie części: zestaw treningowy i zestaw testowy. Zestaw treningowy służy do budowy modelu, podczas gdy zestaw testowy służy do oceny dokładności modelu. Wielkość zestawu treningowego i zestawu testowego należy określić na podstawie rozmiaru zestawu danych. Na przykład, jeśli zbiór danych jest duży, zestaw treningowy powinien być większy niż zestaw testowy. Z drugiej strony, jeśli zestaw danych jest mały, zestaw testowy może być większy niż zestaw treningowy.

Zbuduj model i oceń dokładność

Po podzieleniu zestawu danych na dwie części model można zbudować za pomocą zestawu treningowego. Model może być zbudowany przy użyciu różnych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak regresja liniowa, regresja logistyczna, maszyny wektorowe wsparcia, lub sieci neuronowe. Po zbudowaniu modelu można go ocenić za pomocą zestawu testowego. Dokładność modelu można ocenić, porównując przewidywane wartości z prawdziwymi wartościami w zestawie testowym. Dokładność modelu można następnie wykorzystać do określenia, czy model nadaje się do zadania.

Alternatywne metody dzielenia zbioru danych na pociąg i testowanie za pomocą podziału testu pociągu

Walidacja krzyżowa

Walidacja krzyżowa to metoda dzielenia zestawu danych na dwie części: zestaw treningowy i zestaw walidacyjny. Zestaw treningowy służy do budowy modelu, a zestaw walidacyjny służy do oceny dokładności modelu. Ważne jest, aby pamiętać, że rozmiar zestawu treningowego i zestawu walidacyjnego może się różnić w zależności od rozmiaru zestawu danych. Zaletą zastosowania walidacji krzyżowej jest to, że pozwala na dokładniejszą ocenę wydajności modelu.

Walidacja krzyżowa K-Fold

K-fold cross-validation to metoda dzielenia zestawu danych na k różnych zestawów, gdzie każdy zestaw jest używany do budowy modelu i oceny dokładności modelu. Ta metoda jest przydatna w przypadku zbiorów danych z dużą liczbą punktów danych, ponieważ pozwala na dokładniejszą ocenę wydajności modelu. Zaletą zastosowania walidacji krzyżowej k-fold jest to, że pozwala ona na dokładniejszą ocenę wydajności modelu dzięki wielu zestawom użytym w ocenie.

Bootstrapping

Bootstrapping to metoda dzielenia zestawu danych na dwie części: zestaw treningowy i zestaw testowy. Zestaw treningowy służy do budowy modelu, a zestaw testowy służy do oceny dokładności modelu. Zaletą korzystania z bootstrapowania jest to, że pozwala na dokładniejszą ocenę wydajności modelu ze względu na losowość punktów danych wykorzystanych w ocenie. Należy jednak pamiętać, że bootstrapping jest droższy obliczeniowo niż inne metody.

Wniosek

Podział testu pociągu jest popularną techniką dzielenia zestawu danych na dwie części: zestaw treningowy i zestaw testowy. Zestaw treningowy służy do budowy modelu, a zestaw testowy służy do oceny dokładności modelu. Istnieje kilka alternatywnych metod podziału zestawu danych na dwie części, takie jak walidacja krzyżowa, walidacja krzyżowa k-fold, i bootstrapping. Każda metoda ma swoje zalety i wady. Ważne jest, aby wybrać odpowiednią metodę dla zbioru danych, aby osiągnąć najlepsze wyniki.