Thông tin tóm tắt về Training và test sets trong machine learning
Trong học máy, tập huấn luyện và kiểm tra là những thành phần quan trọng được sử dụng để xây dựng, xác thực và đánh giá các mô hình. Tập huấn luyện được sử dụng để dạy mô hình học máy, trong khi tập kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Cùng với nhau, hai bộ dữ liệu này đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo hiệu suất và hiệu suất của các thuật toán học máy.
Lịch sử nguồn gốc của Tập huấn luyện và tập kiểm tra trong học máy và lần đầu tiên đề cập đến nó
Khái niệm tách dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra có nguồn gốc từ các kỹ thuật xác thực và mô hình hóa thống kê. Nó được giới thiệu trong học máy vào đầu những năm 1970 khi các nhà nghiên cứu nhận ra tầm quan trọng của việc đánh giá các mô hình trên dữ liệu chưa được nhìn thấy. Cách thực hành này giúp đảm bảo rằng một mô hình có khả năng khái quát hóa tốt và không chỉ đơn thuần là ghi nhớ dữ liệu huấn luyện, một hiện tượng được gọi là trang bị quá mức.
Thông tin chi tiết về Tập huấn luyện và bài kiểm tra trong học máy. Mở rộng chủ đề Tập huấn luyện và kiểm tra trong học máy
Bộ đào tạo và kiểm tra là những phần không thể thiếu trong quy trình học máy:
- Tập huấn luyện: Dùng để huấn luyện mô hình. Nó bao gồm cả dữ liệu đầu vào và đầu ra dự kiến tương ứng.
- Tập kiểm tra: Được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa nhìn thấy. Nó cũng chứa dữ liệu đầu vào cùng với đầu ra dự kiến, tuy nhiên dữ liệu này không được sử dụng trong quá trình huấn luyện.
Bộ xác thực
Một số triển khai cũng bao gồm một tập hợp xác thực, được chia nhỏ hơn từ tập huấn luyện, để tinh chỉnh các tham số mô hình.
Trang bị quá mức và trang bị thiếu
Việc phân chia dữ liệu hợp lý giúp tránh việc trang bị quá mức (trong đó mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu không nhìn thấy) và trang bị thiếu (trong đó mô hình hoạt động kém trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu không nhìn thấy).
Cấu trúc bên trong của Tập huấn luyện và tập kiểm tra trong học máy. Cách thức hoạt động của Tập huấn luyện và bài kiểm tra trong học máy
Các tập huấn luyện và kiểm tra thường được chia từ một tập dữ liệu duy nhất:
- Tập huấn luyện: Thường chứa 60-80% dữ liệu.
- Bộ kiểm tra: Bao gồm 20-40% dữ liệu còn lại.
Mô hình được huấn luyện trên tập huấn luyện và được đánh giá trên tập kiểm tra, đảm bảo đánh giá khách quan.
Phân tích các tính năng chính của tập huấn luyện và kiểm tra trong học máy
Các tính năng chính bao gồm:
- Sự đánh đổi độ lệch-phương sai: Cân bằng độ phức tạp để tránh trang bị quá mức hoặc thiếu trang bị.
- Xác thực chéo: Một kỹ thuật để đánh giá các mô hình sử dụng các tập hợp con dữ liệu khác nhau.
- Sự khái quát: Đảm bảo mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu không nhìn thấy.
Viết những loại tập huấn luyện và kiểm tra nào tồn tại trong học máy. Sử dụng bảng và danh sách để viết
| Kiểu | Sự miêu tả |
|---|---|
| Chia ngẫu nhiên | Phân chia ngẫu nhiên dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra |
| Phân chia phân tầng | Đảm bảo sự đại diện tương xứng của các lớp trong cả hai bộ |
| Phân chia chuỗi thời gian | Phân chia dữ liệu theo thứ tự thời gian cho dữ liệu phụ thuộc thời gian |
Việc sử dụng tập huấn luyện và tập kiểm tra trong học máy có nhiều thách thức khác nhau:
- Rò rỉ dữ liệu: Đảm bảo không có thông tin nào từ bộ kiểm tra bị rò rỉ vào quá trình huấn luyện.
- Dữ liệu mất cân bằng: Xử lý các tập dữ liệu có biểu diễn lớp không cân xứng.
- chiều cao: Xử lý dữ liệu có số lượng lớn các tính năng.
Các giải pháp bao gồm tiền xử lý cẩn thận, sử dụng chiến lược phân tách thích hợp và sử dụng các kỹ thuật như lấy mẫu lại cho dữ liệu không cân bằng.
Các đặc điểm chính và so sánh khác với các thuật ngữ tương tự dưới dạng bảng và danh sách
| Thuật ngữ | Sự miêu tả |
|---|---|
| Tập huấn luyện | Dùng để huấn luyện mô hình |
| Tập kiểm tra | Dùng để đánh giá mô hình |
| Bộ xác thực | Được sử dụng để điều chỉnh các tham số mô hình |
Những tiến bộ trong tương lai trong lĩnh vực này có thể bao gồm:
- Tách dữ liệu tự động: Sử dụng AI để phân chia dữ liệu tối ưu.
- Thử nghiệm thích ứng: Tạo các bộ thử nghiệm phát triển cùng với mô hình.
- Quyền riêng tư dữ liệu: Đảm bảo rằng quá trình phân tách tôn trọng các ràng buộc về quyền riêng tư.
Cách sử dụng hoặc liên kết máy chủ proxy với Tập đào tạo và kiểm tra trong học máy
Các máy chủ proxy như OneProxy có thể tạo điều kiện truy cập vào dữ liệu đa dạng và được phân bổ theo địa lý, đảm bảo rằng các tập huấn luyện và kiểm tra đại diện cho nhiều tình huống thực tế khác nhau. Điều này có thể hỗ trợ trong việc tạo ra các mô hình mạnh mẽ hơn và có tính khái quát tốt hơn.
