Jak przeprowadzić podział testu pociągu w uczeniu maszynowym

Wstęp

Aby przeprowadzić podział testu pociągu w uczeniu maszynowym, musisz wybrać zestaw danych do przesłania, kliknąć przycisk przekształcenia, i poczekaj kilka sekund, aby pobrać oczyszczony plik.

Jak przeprowadzić podział testu pociągu w uczeniu maszynowym

Jak przeprowadzić podział testu pociągu w uczeniu maszynowym

Wstęp

Podział testu pociągu jest powszechną techniką stosowaną w uczeniu maszynowym do dzielenia danych na zestawy treningowe i testowe. Proces ten jest ważny w procesie modelowania danych, ponieważ pozwala nam ocenić wydajność modelu na niewidocznych danych. Pomaga również zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu, które występuje, gdy model dobrze radzi sobie z danymi treningowymi, ale nie uogólnia się na nowe dane. W tym samouczku omówimy, jak wykonać podział testu pociągu w uczeniu maszynowym za pomocą Pythona.

Przewodnik krok po kroku dotyczący przeprowadzania podziału testu pociągu w uczeniu maszynowym

Proces podziału testu pociągu

Importuj niezbędne biblioteki

Pierwszym krokiem w procesie podziału testu pociągu jest zaimportowanie niezbędnych bibliotek do projektu. W zależności od typu projektu, nad którym pracujesz, potrzebne biblioteki mogą się różnić. Na przykład, jeśli pracujesz nad projektem uczenia maszynowego, może być konieczne zaimportowanie bibliotek, takich jak NumPy, Pandy i Scikit-learn.

Tworzenie zestawów treningowych i testowych

Po zaimportowaniu niezbędnych bibliotek, będziesz musiał utworzyć zestaw treningowy i zestaw testowy z danych. Zestaw treningowy służy do budowy modelu, a zestaw testowy służy do oceny wydajności modelu. Zasadniczo zestaw treningowy powinien zawierać 80-90% danych, podczas gdy zestaw testowy powinien zawierać pozostałe 10-20%. Ważne jest, aby upewnić się, że dane są podzielone losowo, tak aby model nie był stronniczy w stosunku do konkretnych punktów danych.

Trenuj i testuj model

Następnym krokiem jest użycie zestawu treningowego do zbudowania modelu. W zależności od typu budowanego modelu proces może się różnić. Na przykład, jeśli budujesz model uczenia maszynowego, może być konieczne wykonanie inżynierii elementów, dostrajania hiperparametrów i innych zadań przed przeszkoleniem modelu. Po przeszkoleniu modelu można użyć zestawu testowego do oceny wydajności modelu. Pozwala to porównać wydajność modelu na niewidocznych danych, co jest lepszą miarą możliwości uogólnienia modelu.

Wniosek

Proces podziału testu pociągu jest ważnym krokiem w każdym projekcie uczenia maszynowego. Dzieląc dane na zestaw treningowy i zestaw testowy, możesz upewnić się, że model nie jest przepełniony danymi treningowymi. Dodatkowo można użyć zestawu testowego do oceny wydajności modelu na niewidocznych danych, co jest lepszą miarą możliwości uogólnienia modelu.

Alternatywne metody podziału testu pociągu

Alternatywne metody dzielenia danych do uczenia maszynowego

Tradycyjny podział testu pociągu Tradycyjny podział testu pociągu jest najczęściej stosowaną metodą podziału danych do uczenia maszynowego. Polega ona na podzieleniu danych na zestaw treningowy i zestaw testowy. Zestaw treningowy służy do budowy modelu, a zestaw testowy służy do oceny wydajności modelu. Ta metoda jest prosta i prosta i nadaje się do większości zadań uczenia maszynowego.

Walidacja krzyżowa Walidacja krzyżowa jest alternatywną metodą podziału danych na potrzeby uczenia maszynowego. Polega ona na podzieleniu danych na wiele zestawów treningowych i testowych. Pozwala to na wielokrotne szkolenie i ocenę modelu, co może prowadzić do dokładniejszych wyników. Walidacja krzyżowa jest szczególnie przydatna w przypadku małych zbiorów danych, ponieważ pozwala na wykorzystanie większej ilości danych do szkolenia i testowania.

Przetwarzanie wstępne danych Techniki wstępnego przetwarzania danych, takie jak normalizacja i skalowanie funkcji, można wykorzystać do poprawy wydajności modelu uczenia maszynowego. Normalizacja to technika, która skaluje dane tak, aby wszystkie funkcje były w tym samym zakresie. Skalowanie elementów jest techniką, która przekształca dane tak, że mają średnią zero i odchylenie standardowe jednego. Techniki te mogą pomóc poprawić dokładność modelu.

Różne algorytmy Wreszcie, do zbudowania modelu uczenia maszynowego można użyć różnych algorytmów. Różne algorytmy mają różne mocne i słabe strony i mogą być wykorzystywane do rozwiązywania różnego rodzaju problemów. Na przykład drzewa decyzyjne są często używane do zadań klasyfikacyjnych, podczas gdy maszyny wektorowe wsparcia są często używane do zadań regresji. Wybór odpowiedniego algorytmu do zadania może pomóc poprawić wydajność modelu.

Wniosek

Podsumowując, podział testu pociągu jest powszechną techniką stosowaną w uczeniu maszynowym do dzielenia danych na zestawy treningowe i testowe. Proces ten jest ważny w procesie modelowania danych, ponieważ pozwala nam ocenić wydajność modelu na niewidocznych danych. Pomaga również zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu, które występuje, gdy model dobrze radzi sobie z danymi treningowymi, ale nie uogólnia się na nowe dane. Ponadto istnieje kilka alternatywnych metod przeprowadzania podziału testu pociągu, takich jak walidacja krzyżowa, wstępne przetwarzanie danych, i różne algorytmy. Przy odpowiednim podejściu, możesz użyć podziału testów pociągów, aby zbudować i ocenić skuteczne modele uczenia maszynowego.