Коротка інформація про навчальні та тестові набори з машинного навчання
У машинному навчанні навчальні та тестові набори є ключовими компонентами, які використовуються для створення, перевірки та оцінки моделей. Навчальний набір використовується для навчання моделі машинного навчання, тоді як тестовий набір використовується для вимірювання продуктивності моделі. Разом ці два набори даних відіграють життєво важливу роль у забезпеченні ефективності та результативності алгоритмів машинного навчання.
Історія виникнення Training and test sets в машинному навчанні та перші згадки про це
Концепція поділу даних на навчальні та тестові набори сягає своїм корінням у методи статистичного моделювання та перевірки. Його було введено в машинне навчання на початку 1970-х років, коли дослідники усвідомили важливість оцінки моделей на основі невидимих даних. Ця практика допомагає гарантувати, що модель добре узагальнюється, а не просто запам’ятовує навчальні дані, явище, відоме як переобладнання.
Детальна інформація про навчальні та тестові набори машинного навчання. Розширення теми Навчальні та тестові набори в машинному навчанні
Набори для навчання та тестування є невід’ємними частинами конвеєра машинного навчання:
- Навчальний набір: Використовується для навчання моделі. Він включає як вхідні дані, так і відповідний очікуваний вихід.
- Набір тестів: використовується для оцінки ефективності моделі на невидимих даних. Він також містить вхідні дані разом із очікуваним виходом, але ці дані не використовуються під час процесу навчання.
Набори перевірки
Деякі реалізації також включають набір перевірки, додатково відокремлений від набору для навчання, для точного налаштування параметрів моделі.
Переобладнання та недообладнання
Правильний поділ даних допомагає уникнути переобладнання (де модель добре працює з навчальними даними, але погано з невидимими даними) і недостатнього підбору (де модель погано працює як з навчальними, так і з невидимими даними).
Внутрішня структура навчальних і тестових наборів у машинному навчанні. Як працюють навчальні та тестові набори в машинному навчанні
Набори для навчання та тестування зазвичай поділяються з одного набору даних:
- Навчальний набір: зазвичай містить 60-80% даних.
- Тестовий набір: містить решту даних 20-40%.
Модель навчається на навчальному наборі та оцінюється на тестовому наборі, забезпечуючи неупереджену оцінку.
Аналіз ключових особливостей навчальних і тестових наборів у машинному навчанні
Ключові особливості:
- Компроміс зміщення та дисперсії: балансування складності, щоб уникнути надмірного або недостатнього оснащення.
- Перехресна перевірка: Техніка для оцінки моделей з використанням різних підмножин даних.
- Узагальнення: Переконайтеся, що модель добре працює на невидимих даних.
Напишіть, які існують типи навчальних і тестових наборів у машинному навчанні. Для запису використовуйте таблиці та списки
| Тип | опис |
|---|---|
| Випадковий розподіл | Випадковий розподіл даних на навчальні та тестові набори |
| Стратифікований спліт | Забезпечення пропорційного представництва класів в обох наборах |
| Поділ часового ряду | Розподіл даних у хронологічному порядку для даних, що залежать від часу |
Використання навчальних і тестових наборів у машинному навчанні пов’язане з різними проблемами:
- Витік даних: Забезпечення відсутності витоку інформації з тестового набору в навчальний процес.
- Незбалансовані дані: Обробка наборів даних із непропорційними представленнями класів.
- Висока розмірність: Робота з даними, які мають велику кількість функцій.
Рішення включають ретельну попередню обробку, використання відповідних стратегій розподілу та застосування таких методів, як повторна вибірка для незбалансованих даних.
Основні характеристики та інші порівняння з подібними термінами у вигляді таблиць і списків
| термін | опис |
|---|---|
| Навчальний набір | Використовується для навчання моделі |
| Набір тестів | Використовується для оцінки моделі |
| Набір перевірки | Використовується для налаштування параметрів моделі |
Майбутні досягнення в цій галузі можуть включати:
- Автоматизоване розділення даних: використання ШІ для оптимального розподілу даних.
- Адаптивне тестування: Створення наборів тестів, які розвиваються разом із моделлю.
- Конфіденційність даних: Забезпечення того, щоб процес розділення дотримувався обмежень конфіденційності.
Як проксі-сервери можна використовувати або пов’язувати з наборами для навчання та тестування в машинному навчанні
Проксі-сервери, такі як OneProxy, можуть полегшити доступ до різноманітних і територіально розподілених даних, гарантуючи, що набори для навчання та тестування відповідають різноманітним сценаріям реального світу. Це може допомогти у створенні моделей, які є більш надійними та добре узагальненими.
