Tren Testi Split ile Veri Kümelerini Trene ve Test Etmeye Bölünmüş

Giriş

Veri kümenizi eğitim ve test veri kümelerine bölmek için tren testi bölünmesini kullanmak basittir. İlk olarak, bölmek istediğiniz dosyayı seçin. Ardından dönüştür düğmesini tıklayın. Bundan sonra, birkaç saniye bekleyin ve veri kümeleriniz otomatik olarak oluşturulacak ve indirilmeye hazır olacaktır.

Tren Testi Bölünmesi ile Veri Kümelerini Trene Bölme ve Test Etme

Giriş

Tren testi bölünmesi, bir veri kümesini iki gruba ayırmak için popüler bir stratejidir: bir eğitim seti ve bir test seti. Eğitim seti modeli oluşturmak için kullanılırken, test seti modelin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır. Bu teknik, makine öğrenimi ve veri madenciliği uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu makalede, bir veri kümesini iki gruba ayırmak için tren testi bölünmesinin nasıl kullanılacağını tartışacağız.

Tren Testi Bölünmesiyle Veri Kümesini Trene Bölmek ve Test Etmek İçin Adım Adım Kılavuz

Bir Veri Kümesi Seçin

Bir model oluşturmanın ilk adımı bir veri kümesi seçmektir. Veri kümesi, modeli oluşturmak için gerekli olan ilgili verileri içermelidir. Bir veri kümesi seçerken veri kümesinin boyutu da dikkate alınmalıdır..

Veri Kümesini İki Bölüme Bölün: Eğitim Seti ve Test Seti

Bir veri kümesi seçildikten sonra, iki bölüme ayrılmalıdır: bir eğitim seti ve bir test seti. Eğitim seti modeli oluşturmak için kullanılırken, test seti modelin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır. Eğitim setinin ve test setinin boyutu, veri kümesinin boyutuna göre belirlenmelidir. Örneğin, veri kümesi büyükse, eğitim seti test kümesinden daha büyük olmalıdır. Öte yandan, veri kümesi küçükse, test seti eğitim setinden daha büyük olabilir.

Modeli Oluşturun ve Doğruluğu Değerlendirin

Veri kümesini iki parçaya böldükten sonra, model eğitim seti kullanılarak oluşturulabilir. Model, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, destek vektör makineleri veya sinir ağları gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak oluşturulabilir. Model oluşturulduktan sonra, test seti kullanılarak değerlendirilebilir. Modelin doğruluğu, tahmin edilen değerler test setindeki gerçek değerlerle karşılaştırılarak değerlendirilebilir. Modelin doğruluğu daha sonra modelin görev için uygun olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir.

Veri Kümesini Trene Bölmek ve Tren Testi Bölünmesi ile Test Etmek İçin Alternatif Yöntemler

Çapraz Doğrulama

Çapraz doğrulama, bir veri kümesini iki bölüme ayırma yöntemidir: bir eğitim seti ve bir doğrulama seti. Eğitim seti modeli oluşturmak için kullanılırken, doğrulama seti modelin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır. Eğitim setinin boyutunun ve doğrulama kümesinin veri kümesinin boyutuna bağlı olarak değişebileceğini unutmamak önemlidir.. Çapraz doğrulama kullanmanın avantajı, modelin performansının daha doğru bir şekilde değerlendirilmesine izin vermesidir.

K-Fold Çapraz Doğrulama

K-fold çapraz doğrulama, bir veri kümesini k farklı kümeye bölme yöntemidir, her setin modeli oluşturmak ve modelin doğruluğunu değerlendirmek için kullanıldığı yer. Bu yöntem, modelin performansının daha doğru bir şekilde değerlendirilmesine izin verdiği için çok sayıda veri noktasına sahip veri kümeleri için kullanışlıdır. K-fold çapraz doğrulama kullanmanın avantajı, değerlendirmede kullanılan çoklu setler nedeniyle modelin performansının daha doğru bir şekilde değerlendirilmesine izin vermesidir..

Önyükleme

Önyükleme, bir veri kümesini iki parçaya bölme yöntemidir: bir eğitim seti ve bir test seti. Eğitim seti modeli oluşturmak için kullanılırken, test seti modelin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır. Önyükleme kullanmanın avantajı, değerlendirmede kullanılan veri noktalarının rastgeleliği nedeniyle modelin performansının daha doğru bir şekilde değerlendirilmesine izin vermesidir. Bununla birlikte, önyüklemenin diğer yöntemlerden daha hesaplamalı olarak daha pahalı olduğuna dikkat etmek önemlidir.

Sonuç

Tren testi bölünmesi, bir veri kümesini iki bölüme ayırmak için popüler bir tekniktir: bir eğitim seti ve bir test seti. Eğitim seti modeli oluşturmak için kullanılırken, test seti modelin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır. Bir veri kümesini iki bölüme ayırmanın birkaç alternatif yöntemi vardır, çapraz doğrulama gibi, k-fold çapraz doğrulama, ve önyükleme. Her yöntemin kendi avantajları ve dezavantajları vardır. En iyi sonuçları elde etmek için veri kümesi için doğru yöntemi seçmek önemlidir.