Makine Öğreniminde Tren Testi Bölünmesi Nasıl Gerçekleştirilir

Giriş

Makine öğreniminde tren testi bölünmesi gerçekleştirmek için, yüklemek için bir veri kümesi seçmeniz, dönüştür düğmesini tıklamanız ve temizlenen dosyayı indirmek için birkaç saniye beklemeniz gerekir.

Makine Öğreniminde Tren Testi Bölünmesi Nasıl Gerçekleştirilir

Makine Öğreniminde Tren Testi Bölünmesi Nasıl Gerçekleştirilir

Giriş

Tren testi bölünmesi, verileri eğitime ve test setlerine bölmek için makine öğreniminde kullanılan yaygın bir tekniktir. Bu süreç, modelin görünmeyen veriler üzerindeki performansını değerlendirmemize izin verdiği için veri modelleme sürecinde önemlidir. Ayrıca, bir model eğitim verileri üzerinde iyi performans gösterdiğinde ancak yeni verilere genelleme yapamadığında ortaya çıkan aşırı uyumu önlemeye yardımcı olur. Bu eğitimde, Python kullanarak makine öğreniminde bir tren testi bölünmesini nasıl gerçekleştireceğimizi tartışacağız.

Makine Öğreniminde Tren Testi Bölünmesi Gerçekleştirmek için Adım Adım Kılavuz

Tren Testi Bölünmüş Süreci

Gerekli Kütüphaneleri İçe Aktar

Tren testi bölme sürecindeki ilk adım, projeniz için gerekli kütüphaneleri içe aktarmaktır.. Üzerinde çalıştığınız projenin türüne bağlı olarak, ihtiyacınız olan kütüphaneler değişebilir. Örneğin, bir makine öğrenimi projesi üzerinde çalışıyorsanız NumPy, Pandalar ve Scikit-learn gibi kitaplıkları içe aktarmanız gerekebilir.

Eğitim ve Test Setleri Oluşturun

Gerekli kitaplıkları içe aktardıktan sonra, verilerinizden bir eğitim seti ve bir test seti oluşturmanız gerekir. Eğitim seti modelinizi oluşturmak için kullanılır ve test seti modelinizin performansını değerlendirmek için kullanılır. Genel olarak, eğitim seti verilerin% 80-90'ını içerirken, test seti kalan% 10-20'yi içermelidir. Verilerin rastgele bölünmesini sağlamak önemlidir, böylece model herhangi bir belirli veri noktasına karşı önyargılı değildir.

Modeli Eğitin ve Test Edin

Bir sonraki adım, modelinizi oluşturmak için eğitim setini kullanmaktır. Oluşturduğunuz modelin türüne bağlı olarak, süreç değişebilir. Örneğin, bir makine öğrenimi modeli oluşturuyorsanız, modeli eğitmeden önce özellik mühendisliği, hiper parametre ayarlama ve diğer görevleri gerçekleştirmeniz gerekebilir. Model eğitildikten sonra, modelin performansını değerlendirmek için test setini kullanabilirsiniz. Bu, modelin genelleme yeteneğinin daha iyi bir ölçüsü olan görünmeyen veriler üzerindeki modelin performansını karşılaştırmanıza olanak tanır.

Sonuç

Tren testi bölme süreci, herhangi bir makine öğrenimi projesinde önemli bir adımdır. Verileri bir eğitim setine ve bir test setine böleyerek, modelin eğitim verilerine fazla uymadığından emin olabilirsiniz. Ek olarak, modelin görünmeyen veriler üzerindeki performansını değerlendirmek için test setini kullanabilirsiniz; bu, modelin genelleme yeteneğinin daha iyi bir ölçüsüdür.

Tren Testi Bölünmesi için Alternatif Yöntemler

Makine Öğrenimi için Veri Bölmek İçin Alternatif Yöntemler

Geleneksel Tren Testi Bölünmesi Geleneksel tren testi bölünmesi, makine öğrenimi için verileri bölmek için en yaygın kullanılan yöntemdir. Verileri bir eğitim setine ve bir test setine bölmeyi içerir. Eğitim seti modeli oluşturmak için kullanılır ve test seti modelin performansını değerlendirmek için kullanılır. Bu yöntem basit ve anlaşılırdır ve çoğu makine öğrenimi görevi için uygundur.

Çapraz Doğrulama Çapraz doğrulama, makine öğrenimi için verileri bölmek için alternatif bir yöntemdir. Verileri birden fazla eğitim ve test setine bölmeyi içerir. Bu, modelin birden çok kez eğitilmesine ve değerlendirilmesine olanak tanır, bu da daha doğru sonuçlara yol açabilir. Çapraz doğrulama özellikle küçük veri kümeleri için yararlıdır, eğitim ve test için daha fazla verinin kullanılmasına izin verdiği için.

Veri Ön İşleme Normalleştirme ve özellik ölçeklendirme gibi veri ön işleme teknikleri, bir makine öğrenimi modelinin performansını iyileştirmek için kullanılabilir. Normalleştirme, verileri tüm özelliklerin aynı aralıkta olması için yeniden planlayan bir tekniktir. Özellik ölçeklendirme, verileri sıfır ortalamasına ve standart bir sapmaya sahip olacak şekilde dönüştüren bir tekniktir. Bu teknikler modelin doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir.

Sonunda Farklı Algoritmalar, bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için farklı algoritmalar kullanılabilir. Farklı algoritmaların farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır ve farklı problem türlerini çözmek için kullanılabilir. Örneğin, karar ağaçları genellikle sınıflandırma görevleri için kullanılırken, destek vektör makineleri genellikle regresyon görevleri için kullanılır. Görev için doğru algoritmayı seçmek, modelin performansını iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Sonuç

Sonuç olarak, bir tren testi bölünmesi, verileri eğitim ve test setlerine bölmek için makine öğreniminde kullanılan yaygın bir tekniktir. Bu süreç, modelin görünmeyen veriler üzerindeki performansını değerlendirmemize izin verdiği için veri modelleme sürecinde önemlidir. Ayrıca, bir model eğitim verileri üzerinde iyi performans gösterdiğinde ancak yeni verilere genelleme yapamadığında ortaya çıkan aşırı uyumu önlemeye yardımcı olur. Ek olarak, bir tren testi bölünmesini gerçekleştirmek için çapraz doğrulama, veri ön işleme ve farklı algoritmalar gibi birkaç alternatif yöntem vardır. Doğru yaklaşımla, etkili makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve değerlendirmek için bir tren testi bölmesi kullanabilirsiniz.