Tách tập dữ liệu thành Train và Test với Train Test Split

Giới thiệu

Sử dụng chia tách kiểm tra đào tạo để chia tập dữ liệu của bạn thành tập dữ liệu đào tạo và kiểm tra rất đơn giản. Trước tiên, hãy chọn tệp bạn muốn chia. Sau đó nhấp vào nút biến đổi. Sau đó, đợi một vài giây và tập dữ liệu của bạn sẽ được tự động tạo ra và sẵn sàng để tải xuống.

Làm thế nào để chia dữ liệu thành đào tạo và thử nghiệm với Train Test Split

Giới thiệu

Train test split là một chiến lược phổ biến để phân vùng một tập dữ liệu thành hai nhóm: một tập huấn và một bộ kiểm tra. Bộ huấn luyện được sử dụng để xây dựng mô hình, trong khi bộ kiểm tra được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình. Kỹ thuật này được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng học máy và khai thác dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận làm thế nào để sử dụng đào tạo kiểm tra tách để phân vùng một tập dữ liệu thành hai nhóm.

Hướng dẫn từng bước để chia dữ liệu thành đào tạo và kiểm tra với Train Test Split

Chọn một tập dữ liệu

Bước đầu tiên trong việc xây dựng một mô hình là chọn một tập dữ liệu. Tập dữ liệu phải chứa dữ liệu liên quan cần thiết để xây dựng mô hình. Kích thước của tập dữ liệu cũng nên được xem xét khi chọn một tập dữ liệu.

Chia tập dữ liệu thành hai phần: Tập huấn và Test Set

Một khi một tập dữ liệu được chọn, nó nên được chia thành hai phần: một tập đào tạo và một bộ kiểm tra. Bộ huấn luyện được sử dụng để xây dựng mô hình, trong khi bộ kiểm tra được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình. Kích thước của bộ đào tạo và bộ kiểm tra phải được xác định dựa trên kích thước của tập dữ liệu. Ví dụ, nếu tập dữ liệu lớn, tập huấn nên lớn hơn bộ kiểm tra. Mặt khác, nếu tập dữ liệu nhỏ, bộ kiểm tra có thể lớn hơn tập huấn luyện.

Xây dựng mô hình và đánh giá độ chính xác

Sau khi chia tập dữ liệu thành hai phần, mô hình có thể được xây dựng bằng cách sử dụng tập huấn. Mô hình có thể được xây dựng bằng cách sử dụng các thuật toán học máy khác nhau như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, các máy vector hỗ trợ, hoặc mạng thần kinh. Một khi mô hình được xây dựng, nó có thể được đánh giá bằng cách sử dụng bộ kiểm tra. Độ chính xác của mô hình có thể được đánh giá bằng cách so sánh các giá trị dự đoán với các giá trị thực trong bộ kiểm tra. Độ chính xác của mô hình sau đó có thể được sử dụng để xác định xem mô hình có phù hợp với nhiệm vụ hay không.

Phương pháp thay thế để chia tập dữ liệu thành đào tạo và kiểm tra với Train Test Split

Xác nhận chéo

Chữ thập xác nhận là một phương pháp chia một tập dữ liệu thành hai phần: một tập huấn luyện và một tập hợp xác nhận. Tập huấn được sử dụng để xây dựng mô hình, trong khi tập hợp xác thực được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình. Điều quan trọng cần lưu ý là kích thước của tập huấn và bộ xác nhận có thể khác nhau tùy thuộc vào kích thước của tập dữ liệu. Ưu điểm của việc sử dụng xác nhận chéo là nó cho phép đánh giá chính xác hơn về hiệu suất của mô hình.

Xác nhận chéo K-Fold

Xác nhận chéo K-fold là một phương pháp chia tách một tập dữ liệu thành k tập khác nhau, trong đó mỗi tập được sử dụng để xây dựng mô hình và đánh giá độ chính xác của mô hình. Phương pháp này rất hữu ích cho các tập dữ liệu với một số lượng lớn các điểm dữ liệu, vì nó cho phép đánh giá chính xác hơn về hiệu suất của mô hình. Ưu điểm của việc sử dụng xác thực chéo k-fold là nó cho phép đánh giá chính xác hơn về hiệu suất của mô hình do nhiều bộ được sử dụng trong đánh giá.

Bootstrapping

Bootstrapping là một phương pháp tách một tập dữ liệu thành hai phần: một tập huấn luyện và một bộ kiểm tra. Bộ huấn luyện được sử dụng để xây dựng mô hình, trong khi bộ kiểm tra được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình. Ưu điểm của việc sử dụng bootstrapping là nó cho phép đánh giá chính xác hơn về hiệu suất của mô hình do tính ngẫu nhiên của các điểm dữ liệu được sử dụng trong đánh giá. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là bootstrapping là nhiều tính toán đắt hơn so với các phương pháp khác.

Kết luận

Train test split là một kỹ thuật phổ biến để phân vùng một tập dữ liệu thành hai phần: một bộ đào tạo và một bộ kiểm tra. Bộ huấn luyện được sử dụng để xây dựng mô hình, trong khi bộ kiểm tra được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình. Có một số phương pháp thay thế để chia một tập dữ liệu thành hai phần, chẳng hạn như cross-validation, k-fold cross-validation, và bootstrapping. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Điều quan trọng là chọn đúng phương pháp cho tập dữ liệu để đạt được kết quả tốt nhất.