Breves informa\u00e7\u00f5es sobre conjuntos de treinamento e teste em aprendizado de m\u00e1quina<\/p>\n
No aprendizado de m\u00e1quina, os conjuntos de treinamento e teste s\u00e3o componentes cruciais usados para construir, validar e avaliar modelos. O conjunto de treinamento \u00e9 usado para ensinar o modelo de aprendizado de m\u00e1quina, enquanto o conjunto de teste \u00e9 empregado para avaliar o desempenho do modelo. Juntos, esses dois conjuntos de dados desempenham um papel vital para garantir a efici\u00eancia e efic\u00e1cia dos algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n
O conceito de separa\u00e7\u00e3o de dados em conjuntos de treinamento e teste tem suas ra\u00edzes na modelagem estat\u00edstica e nas t\u00e9cnicas de valida\u00e7\u00e3o. Foi introduzido no aprendizado de m\u00e1quina no in\u00edcio da d\u00e9cada de 1970, quando os pesquisadores perceberam a import\u00e2ncia de avaliar modelos com base em dados invis\u00edveis. Essa pr\u00e1tica ajuda a garantir que um modelo generalize bem e n\u00e3o apenas memorize os dados de treinamento, fen\u00f4meno conhecido como overfitting.<\/p>\n
Os conjuntos de treinamento e teste s\u00e3o partes integrantes do pipeline de aprendizado de m\u00e1quina:<\/p>\n
Algumas implementa\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m incluem um conjunto de valida\u00e7\u00e3o, dividido ainda mais do conjunto de treinamento, para ajustar os par\u00e2metros do modelo.<\/p>\n
A divis\u00e3o adequada dos dados ajuda a evitar o sobreajuste (onde um modelo tem um bom desempenho nos dados de treinamento, mas \u00e9 ruim em dados n\u00e3o vistos) e o subajuste (onde o modelo tem um desempenho ruim tanto nos dados de treinamento quanto nos dados n\u00e3o vistos).<\/p>\n
Os conjuntos de treinamento e teste geralmente s\u00e3o divididos em um \u00fanico conjunto de dados:<\/p>\n
O modelo \u00e9 treinado no conjunto de treinamento e avaliado no conjunto de testes, garantindo uma avalia\u00e7\u00e3o imparcial.<\/p>\n
Os principais recursos incluem:<\/p>\n