Как выполнить сплит-тестирование на поезде в машинном обучении

Введение

Чтобы выполнить тестовое разделение в машинном обучении, вам нужно выбрать набор данных для загрузки, нажать кнопку преобразования и подождать несколько секунд, чтобы загрузить очищенный файл.

Как выполнить сплит-тестирование на поезде в машинном обучении

Как выполнить сплит-тестирование на поезде в машинном обучении

Введение

Разделение тестов на обучение — распространенный метод, используемый в машинном обучении для разделения данных на обучающие и тестовые наборы. Этот процесс важен в процессе моделирования данных, поскольку он позволяет оценить производительность модели на невидимых данных. Это также помогает предотвратить чрезмерную настройку, которая возникает, когда модель хорошо работает с учебными данными, но не может быть обобщена на новые данные. В этом уроке мы обсудим, как выполнить разделение тренировочных тестов в машинном обучении с помощью Python.

Пошаговое руководство по выполнению сплит-тестирования поездов в машинном обучении

Процесс разделения тестовых испытаний на поезд

Импортируйте необходимые библиотеки

Первым шагом в процессе разделения train test является импорт необходимых библиотек для вашего проекта. В зависимости от типа проекта, над которым вы работаете, необходимые библиотеки могут отличаться. Например, если вы работаете над проектом машинного обучения, вам может потребоваться импортировать библиотеки, такие как NumPy, Pandas и Scikit-learn.

Создавайте обучающие и тестовые наборы

После импорта необходимых библиотек вам нужно будет создать учебный набор и тестовый набор из ваших данных. Учебный набор используется для создания модели, а тестовый набор используется для оценки производительности вашей модели. Как правило, учебный набор должен содержать 80-90% данных, а тестовый набор должен содержать оставшиеся 10-20%. Важно обеспечить случайное разделение данных, чтобы модель не смещалась в сторону конкретных точек данных.

Тренируйте и тестируйте модель

Следующий шаг — использование учебного набора для создания модели. В зависимости от типа создаваемой модели процесс может отличаться. Например, если вы создаете модель машинного обучения, вам может потребоваться выполнить проектирование функций, настройку гиперпараметров и другие задачи перед обучением модели. После обучения модели вы можете использовать тестовый набор для оценки производительности модели. Это позволяет сравнивать производительность модели с невидимыми данными, что является лучшим показателем способности модели к обобщению.

Заключение

Процесс разделения тестов на поезд — важный шаг в любом проекте машинного обучения. Разделив данные на учебный набор и набор тестов, вы можете убедиться, что модель не слишком приспособлена к обучающим данным. Кроме того, вы можете использовать тестовый набор для оценки производительности модели на невидимых данных, что является лучшим показателем способности модели к обобщению.

Альтернативные методы сплит-тестирования поездов

Альтернативные методы разделения данных для машинного обучения

Традиционное сплит-тестирование поездов Традиционное сплит-тестирование поездов является наиболее широко используемым методом разделения данных для машинного обучения. Он включает разделение данных на учебный набор и набор тестов. Учебный набор используется для построения модели, а тестовый набор используется для оценки производительности модели. Этот метод прост и понятен и подходит для большинства задач машинного обучения.

Перекрестная проверка Перекрестная проверка — альтернативный метод разделения данных для машинного обучения. Он включает разделение данных на несколько наборов обучения и тестов. Это позволяет многократно обучать и оценивать модель, что позволяет получить более точные результаты. Перекрестная проверка особенно полезна для небольших наборов данных, поскольку она позволяет использовать больше данных для обучения и тестирования.

Предварительная обработка данных Для повышения производительности модели машинного обучения можно использовать такие методы предварительной обработки данных, как нормализация и масштабирование функций. Нормализация — это метод масштабирования данных таким образом, чтобы все функции находились в одном диапазоне. Масштабирование объектов — это метод преобразования данных таким образом, чтобы их среднее значение равно нулю, а стандартное отклонение равно единице. Эти методы могут помочь повысить точность модели.

Разные алгоритмы Наконец, для построения модели машинного обучения можно использовать разные алгоритмы. Различные алгоритмы имеют разные сильные и слабые стороны и могут использоваться для решения разных типов проблем. Например, деревья решений часто используются для задач классификации, а машины опорных векторов часто используются для задач регрессии. Выбор правильного алгоритма для решения задачи может помочь повысить производительность модели.

Заключение

В заключение, разделение тестов на поезд — распространенный метод, используемый в машинном обучении для разделения данных на обучающие и тестовые наборы. Этот процесс важен в процессе моделирования данных, поскольку он позволяет оценить производительность модели на невидимых данных. Это также помогает предотвратить чрезмерную настройку, которая возникает, когда модель хорошо работает с учебными данными, но не может быть обобщена на новые данные. Кроме того, существует несколько альтернативных методов разделения тестов на поезд, таких как перекрестная проверка, предварительная обработка данных и различные алгоритмы. При правильном подходе вы можете использовать разделение тестов на обучение для создания и оценки эффективных моделей машинного обучения.