Разделите набор данных на тренируйте и тестируйте с помощью Train Test Split

Введение

Использовать train test split для разделения набора данных на обучающие и тестовые наборы данных очень просто. Сначала выберите файл, который хотите разделить. Затем нажмите кнопку преобразования. После этого подождите несколько секунд, и ваши наборы данных будут автоматически созданы и готовы к загрузке.

Как разделить набор данных на обучение и тестирование с помощью Train Test Split

Введение

Разделение набора данных на обучение и тестирование — популярная стратегия разделения набора данных на две группы: учебный набор и тестовый набор. Учебный набор используется для построения модели, а тестовый набор используется для оценки точности модели. Этот метод широко используется в приложениях машинного обучения и анализа данных. В этой статье мы обсудим, как использовать разделение набора данных на две группы с помощью train-test split.

Пошаговое руководство по разделению набора данных на обучение и тестирование с помощью Train Test Split

Выберите набор данных

Первым шагом в построении модели является выбор набора данных. Набор данных должен содержать релевантные данные, необходимые для построения модели. Размер набора данных также следует учитывать при выборе набора данных.

Разделите набор данных на две части: учебный набор и тестовый набор

После выбора набора данных его следует разделить на две части: учебный набор и тестовый набор. Учебный набор используется для построения модели, а тестовый набор используется для оценки точности модели. Размер обучающего набора и тестового набора следует определять на основе размера набора данных. Например, если набор данных большой, обучающий набор должен быть больше тестового набора. С другой стороны, если набор данных небольшой, тестовый набор может быть больше обучающего набора.

Постройте модель и оцените точность

После разделения набора данных на две части модель можно построить с помощью обучающего набора. Модель может быть построена с использованием различных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, машины опорных векторов или нейронные сети. После создания модели ее можно оценить с помощью тестового набора. Точность модели можно оценить, сравнив прогнозируемые значения с истинными значениями в тестовом наборе. Затем точность модели можно использовать для определения того, подходит ли модель для решения задачи.

Альтернативные методы разделения набора данных на обучение и тестирование с помощью Train Test Split

Перекрестная валидация

Перекрестная проверка — это метод разделения набора данных на две части: обучающий набор и набор для проверки. Учебный набор используется для построения модели, а набор для проверки используется для оценки точности модели. Важно отметить, что размер обучающего набора и набора для проверки может варьироваться в зависимости от размера набора данных. Преимущество использования перекрестной проверки заключается в том, что она позволяет более точно оценить производительность модели.

Перекрестная валидация K-Fold

K-кратная перекрестная проверка — это метод разделения набора данных на k различных наборов, каждый из которых используется для построения модели и оценки точности модели. Этот метод полезен для наборов данных с большим количеством точек данных, поскольку он позволяет более точно оценить производительность модели. Преимущество использования k-кратной перекрестной проверки заключается в том, что она позволяет более точно оценить производительность модели благодаря множеству наборов, используемых при оценке.

Начальная загрузка

Начальная загрузка — это метод разделения набора данных на две части: учебный набор и тестовый набор. Учебный набор используется для построения модели, а тестовый набор используется для оценки точности модели. Преимущество использования начальной загрузки заключается в том, что оно позволяет более точно оценить производительность модели из-за случайности точек данных, используемых при оценке. Однако важно отметить, что начальная загрузка требует больших вычислительных ресурсов, чем другие методы.

Заключение

Разделение набора данных на тренинг-тест — популярный метод разделения набора данных на две части: учебный набор и тестовый набор. Учебный набор используется для построения модели, а тестовый набор используется для оценки точности модели. Существует несколько альтернативных методов разделения набора данных на две части, таких как перекрестная проверка, k-кратная перекрестная проверка и начальная загрузка. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки. Для достижения наилучших результатов важно выбрать правильный метод для набора данных.