Làm thế nào để thực hiện một Test Train Split trong máy học

Giới thiệu

Để thực hiện một phân chia bài kiểm tra đào tạo trong máy học, bạn sẽ cần phải chọn một tập dữ liệu để tải lên, nhấp vào nút biến đổi, và chờ một vài giây để tải xuống tệp đã làm sạch.

Làm thế nào để thực hiện một Test Train Split trong máy học

Làm thế nào để thực hiện một Test Train Split trong máy học

Giới thiệu

Train test split (Train test split) là một kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong máy học để tách dữ liệu thành các bộ đào tạo và kiểm tra. Quá trình này rất quan trọng trong quá trình mô hình hóa dữ liệu, vì nó cho phép chúng ta đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy. Nó cũng giúp ngăn chặn quá mức, xảy ra khi một mô hình thực hiện tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng không tổng quát hóa cho dữ liệu mới. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ thảo luận về cách thực hiện một bài kiểm tra đào tạo tách trong máy học bằng Python.

Hướng dẫn từng bước để thực hiện một Test Train Split trong máy học

Quy trình tách Train Test

Nhập các thư viện cần thiết

Bước đầu tiên trong quá trình chia tách thử nghiệm đào tạo là nhập các thư viện cần thiết cho dự án của bạn. Tùy thuộc vào loại dự án bạn đang làm việc, các thư viện bạn cần có thể khác nhau. Ví dụ, nếu bạn đang làm việc trên một dự án máy học, bạn có thể cần phải nhập các thư viện như NumPy, Pandas và Scikit-learn.

Tạo bộ đào tạo và kiểm tra

Sau khi bạn đã nhập các thư viện cần thiết, bạn sẽ cần phải tạo một tập đào tạo và một bộ kiểm tra từ dữ liệu của bạn. Bộ huấn luyện được sử dụng để xây dựng mô hình của bạn và bộ kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình của bạn. Nói chung, bộ đào tạo nên chứa 80-90% dữ liệu, trong khi bộ kiểm tra nên chứa 10-20% còn lại. Điều quan trọng là đảm bảo rằng dữ liệu được chia ngẫu nhiên, do đó mô hình không bị thiên vị về bất kỳ điểm dữ liệu cụ thể nào.

Đào tạo và thử nghiệm mô hình

Bước tiếp theo là sử dụng bộ đào tạo để xây dựng mô hình của bạn. Tùy thuộc vào loại mô hình bạn đang xây dựng, quy trình có thể khác nhau. Ví dụ, nếu bạn đang xây dựng một mô hình máy học, bạn có thể cần phải thực hiện kỹ thuật tính năng, điều chỉnh siêu tham số và các tác vụ khác trước khi đào tạo mô hình. Sau khi mô hình được đào tạo, bạn có thể sử dụng bộ kiểm tra để đánh giá hiệu suất của mô hình. Điều này cho phép bạn so sánh hiệu suất của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy, đó là một thước đo tốt hơn về khả năng tổng quát hóa của mô hình.

Kết luận

Quá trình chia bài kiểm tra tàu là một bước quan trọng trong bất kỳ dự án học máy nào. Bằng cách chia dữ liệu thành một tập huấn luyện và một tập kiểm tra, bạn có thể đảm bảo rằng mô hình không được trang bị quá mức với dữ liệu đào tạo. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng bộ kiểm tra để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy, đó là một thước đo tốt hơn về khả năng tổng quát hóa của mô hình.

Các phương pháp thay thế cho Train Test Split

Các phương pháp thay thế để tách dữ liệu cho máy học

Truyền thống Train Test Split Chia tách kiểm tra tàu truyền thống là phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất để tách dữ liệu cho máy học. Nó liên quan đến việc tách dữ liệu thành một tập huấn luyện và một bộ kiểm tra. Bộ huấn luyện được sử dụng để xây dựng mô hình và bộ kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Phương pháp này đơn giản và đơn giản và phù hợp với hầu hết các nhiệm vụ học máy.

Cross-Validation Cross-Validation là một phương pháp thay thế để tách dữ liệu cho máy học. Nó liên quan đến việc tách dữ liệu thành nhiều tập huấn và kiểm tra. Điều này cho phép mô hình được đào tạo và đánh giá nhiều lần, có thể dẫn đến kết quả chính xác hơn. Xác thực chéo là đặc biệt hữu ích cho các tập dữ liệu nhỏ, vì nó cho phép sử dụng nhiều dữ liệu hơn để đào tạo và thử nghiệm.

Dữ liệu trước xử lý dữ liệu kỹ thuật xử lý trước dữ liệu như bình thường hóa và mở rộng tính năng có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của một mô hình học máy. Chuẩn hóa là một kỹ thuật định kích cỡ dữ liệu sao cho tất cả các tính năng nằm trong cùng một phạm vi. Tính năng tỉ lệ là một kỹ thuật biến đổi dữ liệu sao cho nó có trung bình bằng không và độ lệch chuẩn là một. Những kỹ thuật này có thể giúp cải thiện độ chính xác của mô hình.

Các thuật toán khác nhau Cuối cùng, các thuật toán khác nhau có thể được sử dụng để xây dựng một mô hình học máy. Các thuật toán khác nhau có điểm mạnh và điểm yếu khác nhau và có thể được sử dụng để giải quyết các loại bài toán khác nhau. Ví dụ, cây quyết định thường được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại, trong khi các máy vector hỗ trợ thường được sử dụng cho các nhiệm vụ hồi quy. Chọn đúng thuật toán cho nhiệm vụ có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình.

Kết luận

Tóm lại, một phân chia bài kiểm tra tàu là một kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong máy học để chia dữ liệu thành tập huấn và kiểm tra. Quá trình này rất quan trọng trong quá trình mô hình hóa dữ liệu, vì nó cho phép chúng ta đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy. Nó cũng giúp ngăn chặn quá mức, xảy ra khi một mô hình thực hiện tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng không tổng quát hóa cho dữ liệu mới. Ngoài ra, có một số phương pháp thay thế để thực hiện một tách kiểm tra tàu, chẳng hạn như xác nhận chéo, xử lý trước dữ liệu và các thuật toán khác nhau. Với cách tiếp cận đúng đắn, bạn có thể sử dụng một tách kiểm tra tàu để xây dựng và đánh giá các mô hình học máy hiệu quả.