Divida o conjunto de dados em Treinar e testar com Train Test Split

Introdução

Usar train test split para dividir seu conjunto de dados em conjuntos de dados de treinamento e teste é simples. Primeiro, escolha o arquivo que você deseja dividir. Em seguida, clique no botão de transformação. Depois disso, aguarde alguns segundos e seus conjuntos de dados serão gerados automaticamente e estarão prontos para download.

Como dividir o conjunto de dados em treinar e testar com o Train Test Split

Introdução

A divisão do teste de treinamento é uma estratégia popular para particionar um conjunto de dados em dois grupos: um conjunto de treinamento e um conjunto de testes. O conjunto de treinamento é usado para construir o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar a precisão do modelo. Essa técnica é amplamente usada em aplicativos de aprendizado de máquina e mineração de dados. Neste artigo, discutiremos como usar a divisão train-test para particionar um conjunto de dados em dois grupos.

Guia passo a passo para dividir o conjunto de dados em treinar e testar com o Train Test Split

Escolha um conjunto de dados

A primeira etapa na criação de um modelo é escolher um conjunto de dados. O conjunto de dados deve conter dados relevantes necessários para a construção do modelo. O tamanho do conjunto de dados também deve ser levado em consideração ao escolher um conjunto de dados.

Divida o conjunto de dados em duas partes: conjunto de treinamento e conjunto de testes

Depois que um conjunto de dados é escolhido, ele deve ser dividido em duas partes: um conjunto de treinamento e um conjunto de testes. O conjunto de treinamento é usado para construir o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar a precisão do modelo. O tamanho do conjunto de treinamento e do conjunto de testes deve ser determinado com base no tamanho do conjunto de dados. Por exemplo, se o conjunto de dados for grande, o conjunto de treinamento deverá ser maior do que o conjunto de testes. Por outro lado, se o conjunto de dados for pequeno, o conjunto de testes poderá ser maior do que o conjunto de treinamento.

Construa o modelo e avalie a precisão

Depois de dividir o conjunto de dados em duas partes, o modelo pode ser construído usando o conjunto de treinamento. O modelo pode ser construído usando vários algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, regressão logística, máquinas vetoriais de suporte ou redes neurais. Depois que o modelo é construído, ele pode ser avaliado usando o conjunto de teste. A precisão do modelo pode ser avaliada comparando os valores previstos com os valores reais no conjunto de teste. A precisão do modelo pode então ser usada para determinar se o modelo é adequado para a tarefa.

Métodos alternativos para dividir o conjunto de dados em treinar e testar com o Train Test Split

Validação cruzada

A validação cruzada é um método de dividir um conjunto de dados em duas partes: um conjunto de treinamento e um conjunto de validação. O conjunto de treinamento é usado para construir o modelo, enquanto o conjunto de validação é usado para avaliar a precisão do modelo. É importante observar que o tamanho do conjunto de treinamento e do conjunto de validação podem variar dependendo do tamanho do conjunto de dados. A vantagem de usar a validação cruzada é que ela permite uma avaliação mais precisa do desempenho do modelo.

Validação cruzada K-Fold

A validação cruzada K-fold é um método de dividir um conjunto de dados em k conjuntos diferentes, em que cada conjunto é usado para construir o modelo e avaliar a precisão do modelo. Esse método é útil para conjuntos de dados com um grande número de pontos de dados, pois permite uma avaliação mais precisa do desempenho do modelo. A vantagem de usar a validação cruzada k-fold é que ela permite uma avaliação mais precisa do desempenho do modelo devido aos vários conjuntos usados na avaliação.

Bootstrapping

O bootstrapping é um método de dividir um conjunto de dados em duas partes: um conjunto de treinamento e um conjunto de testes. O conjunto de treinamento é usado para construir o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar a precisão do modelo. A vantagem de usar o bootstrapping é que ele permite uma avaliação mais precisa do desempenho do modelo devido à aleatoriedade dos pontos de dados usados na avaliação. No entanto, é importante observar que o bootstrapping é computacionalmente mais caro do que outros métodos.

Conclusão

A divisão do teste de treinamento é uma técnica popular para particionar um conjunto de dados em duas partes: um conjunto de treinamento e um conjunto de testes. O conjunto de treinamento é usado para construir o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar a precisão do modelo. Existem vários métodos alternativos para dividir um conjunto de dados em duas partes, como validação cruzada, validação cruzada k-fold e inicialização. Cada método tem suas próprias vantagens e desvantagens. É importante escolher o método certo para o conjunto de dados a fim de obter os melhores resultados.