Como realizar uma divisão de testes de trem no aprendizado de máquina

Introdução
Para realizar um teste de treinamento dividido em aprendizado de máquina, você precisará escolher um conjunto de dados para carregar, clicar no botão de transformação e esperar alguns segundos para baixar o arquivo limpo.
Como realizar uma divisão de testes de trem no aprendizado de máquina
Como realizar uma divisão de testes de trem no aprendizado de máquina
Introdução
A divisão de testes de treinamento é uma técnica comum usada no aprendizado de máquina para dividir dados em conjuntos de treinamento e teste. Esse processo é importante no processo de modelagem de dados, pois nos permite avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos. Isso também ajuda a evitar o sobreajuste, que ocorre quando um modelo tem um bom desempenho nos dados de treinamento, mas não consegue generalizar para novos dados. Neste tutorial, discutiremos como realizar uma divisão de teste de treinamento no aprendizado de máquina usando Python.
Guia passo a passo para realizar uma divisão de testes de trem em aprendizado de máquina
O processo de divisão do teste de trem
Importe as bibliotecas necessárias
A primeira etapa do processo de divisão do teste de trem é importar as bibliotecas necessárias para seu projeto. Dependendo do tipo de projeto em que você está trabalhando, as bibliotecas necessárias podem variar. Por exemplo, se você estiver trabalhando em um projeto de aprendizado de máquina, talvez seja necessário importar bibliotecas como NumPy, Pandas e Scikit-learn.
Crie conjuntos de treinamento e teste
Depois de importar as bibliotecas necessárias, você precisará criar um conjunto de treinamento e um conjunto de testes a partir de seus dados. O conjunto de treinamento é usado para criar seu modelo e o conjunto de teste é usado para avaliar o desempenho do seu modelo. Geralmente, o conjunto de treinamento deve conter 80-90% dos dados, enquanto o conjunto de teste deve conter os 10-20% restantes. É importante garantir que os dados sejam divididos aleatoriamente, para que o modelo não seja tendencioso em relação a nenhum ponto de dados específico.
Treine e teste o modelo
A próxima etapa é usar o conjunto de treinamento para criar seu modelo. Dependendo do tipo de modelo que você está construindo, o processo pode variar. Por exemplo, se você estiver criando um modelo de aprendizado de máquina, talvez seja necessário realizar engenharia de recursos, ajuste de hiperparâmetros e outras tarefas antes de treinar o modelo. Depois que o modelo for treinado, você poderá usar o conjunto de testes para avaliar o desempenho do modelo. Isso permite que você compare o desempenho do modelo em dados não vistos, o que é uma medida melhor da capacidade de generalização do modelo.
Conclusão
O processo de divisão do teste de trem é uma etapa importante em qualquer projeto de aprendizado de máquina. Ao dividir os dados em um conjunto de treinamento e um conjunto de testes, você pode garantir que o modelo não esteja sobreajustado aos dados de treinamento. Além disso, você pode usar o conjunto de testes para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos, o que é uma medida melhor da capacidade de generalização do modelo.
Métodos alternativos para a divisão do teste de trem
Métodos alternativos para dividir dados para aprendizado de máquina
Divisão tradicional do teste de trem A divisão tradicional do teste de trem é o método mais amplamente usado para dividir dados para aprendizado de máquina. Ela envolve dividir os dados em um conjunto de treinamento e um conjunto de testes. O conjunto de treinamento é usado para construir o modelo e o conjunto de teste é usado para avaliar o desempenho do modelo. Esse método é simples e direto e é adequado para a maioria das tarefas de aprendizado de máquina.
Validação cruzada A validação cruzada é um método alternativo para dividir dados para aprendizado de máquina. Ela envolve dividir os dados em vários conjuntos de treinamento e teste. Isso permite que o modelo seja treinado e avaliado várias vezes, o que pode levar a resultados mais precisos. A validação cruzada é particularmente útil para pequenos conjuntos de dados, pois permite que mais dados sejam usados para treinamento e testes.
Técnicas de pré-processamento de dados, como normalização e escalonamento de recursos, podem ser usadas para melhorar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina. A normalização é uma técnica que redimensiona os dados para que todos os recursos estejam no mesmo intervalo. O escalonamento de características é uma técnica que transforma os dados de forma que tenham uma média de zero e um desvio padrão de um. Essas técnicas podem ajudar a melhorar a precisão do modelo.
Algoritmos diferentes Finalmente, algoritmos diferentes podem ser usados para criar um modelo de aprendizado de máquina. Algoritmos diferentes têm pontos fortes e fracos diferentes e podem ser usados para resolver diferentes tipos de problemas. Por exemplo, árvores de decisão são frequentemente usadas para tarefas de classificação, enquanto máquinas vetoriais de suporte são frequentemente usadas para tarefas de regressão. Escolher o algoritmo certo para a tarefa pode ajudar a melhorar o desempenho do modelo.
Conclusão
Em conclusão, uma divisão de teste de trem é uma técnica comum usada no aprendizado de máquina para dividir dados em conjuntos de treinamento e teste. Esse processo é importante no processo de modelagem de dados, pois nos permite avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos. Isso também ajuda a evitar o sobreajuste, que ocorre quando um modelo tem um bom desempenho nos dados de treinamento, mas não consegue generalizar para novos dados. Além disso, existem vários métodos alternativos para realizar uma divisão de teste de trem, como validação cruzada, pré-processamento de dados e algoritmos diferentes. Com a abordagem correta, você pode usar uma divisão de testes de treinamento para criar e avaliar modelos eficazes de aprendizado de máquina.