Разделение данных на три набора, а именно обучающий набор, проверочный набор и тестовый набор, является важной практикой в области машинного обучения. Это связано с тем, что это помогает гарантировать, что модель обучена и оценена строгим и беспристрастным образом.
Обучающий набор используется для обучения модели, что означает, что параметры модели настраиваются для минимизации ошибки в обучающем наборе. Набор проверки используется для оценки производительности модели на невидимых данных и тонкой настройки гиперпараметров модели. Наконец, тестовый набор используется для оценки производительности модели на данных, которые она раньше не видела, что помогает убедиться, что модель не переоснащается обучающими данными.
Разделив данные на три набора и используя их таким образом, мы можем лучше понять, как модель будет работать с новыми данными. Это важно, потому что модель, которая хорошо работает на тренировочном наборе, но плохо работает на тестовом наборе, может быть переобученной для обучающих данных и плохо обобщать новые данные.
Еще одним преимуществом использования трех наборов является то, что это позволяет нам сравнивать производительность разных моделей на одних и тех же данных. Это полезно при попытке выбрать лучшую модель для данной задачи, поскольку позволяет напрямую сравнивать производительность разных моделей на одних и тех же данных.
Вот пример того, как разделить набор данных на наборы для обучения, проверки и тестирования с помощью библиотеки scikit-learn в Python:
from sklearn.model_selection import train_test_split # Split the data into training and test sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Split the training set into training and validation sets X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.25)
В этом коде набор данных сначала разбивается на обучающий и тестовый наборы, при этом 20% данных зарезервировано для тестового набора. Оставшиеся 80 % данных затем разбиваются на обучающий и проверочный наборы, при этом 25 % данных зарезервированы для проверочного набора. В результате 60 % данных используются для обучения, 20 % — для проверки и 20 % — для тестирования.
заключение.разделение данных на три набора и их использование для обучения, проверки и тестирования модели – важная практика машинного обучения, поскольку она помогает обеспечить обучение и оценку модели строгим и непредвзятым образом. способ. Это может помочь улучшить производительность модели на новых данных и облегчить сравнение различных моделей.
Об авторе: меня зовут Дхирендра Кумар Чоудхари, специалист по данным в IHX Private Limited. если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, свяжитесь со мной по linkedin или по электронной почте [email protected]
