Методология машинного обучения требует обязательного разделения доступных данных на две части: обучающую выборку и тестовую выборку. Эта процедура называется «train test split» или «разделение на обучающую и тестовую выборки». Она играет важную роль в оценке качества модели и ее способности обобщать информацию о данных, которых она никогда не видела прежде.
Когда мы говорим об обучающей и тестовой выборках, мы подразумеваем разделение всего набора данных на две группы. Обучающая выборка используется для обучения модели, то есть выявления его закономерностей и определения оптимальных параметров. Тестовая выборка, с другой стороны, используется для оценки качества модели, путем сравнения прогнозов модели с реальными значениями.
Один из распространенных подходов к разделению данных состоит в том, чтобы разделить данные на обучающую и тестовую выборку в определенном соотношении, например, 70% обучающих данных и 30% тестовых данных. Это соотношение может варьироваться в зависимости от специфики проблемы и объема доступных данных. Чаще всего используются разделения 60/40, 70/30 или 80/20.
Train test split — важный шаг в процессе разработки модели машинного обучения. Он позволяет проверить, насколько хорошо модель способна работать с новыми данными. Правильное разделение на обучающую и тестовую выборки помогает избежать переобучения модели и дает надежные результаты ее производительности.
Что такое train test split?
Тренировочный набор данных используется для обучения модели. На основе этих данных модель «изучает» закономерности и шаблоны, которые помогут ей сделать прогнозы для новых данных. Она может определить зависимости между входными и выходными данными, настроить параметры алгоритма обучения и уменьшить ошибки работы.
Тестовый набор данных используется для тестирования модели. Он содержит данные, которые модель не видела во время тренировки. Это помогает оценить, насколько хорошо модель обобщает свои знания на новых данных. Результаты тестирования могут быть использованы для оценки точности модели и принятия решений о ее эффективности и пригодности для использования в реальных условиях.
Процесс разделения данных на тренировочный и тестовый наборы называется train test split. Важно при разделении данных сохранить баланс классов и случайность выбора образцов, чтобы избежать смещения и получить более объективные результаты.
Описание и принцип работы
Принцип работы функции train_test_split заключается в разделении исходного набора данных на обучающую выборку и тестовую выборку. Это необходимо для оценки качества модели машинного обучения.
Обучающая выборка используется для обучения модели на основе имеющихся данных. Она содержит пары входных признаков и соответствующих им выходных значений. Это позволяет модели узнать зависимости и выявить общие закономерности в данных.
Тестовая выборка, в свою очередь, служит для проверки качества обученной модели на новых данных. Она содержит те же признаки, что и обучающая выборка, но без соответствующих им выходных значений. Это дает возможность оценить, насколько хорошо модель способна предсказывать результаты на новых данных, которые ранее не использовались для обучения.
Функция train_test_split позволяет задать соотношение между обучающей и тестовой выборкой, а также произвольно перемешать данные перед разделением. Это важно для того, чтобы модель обучалась на разнообразных примерах и не была зависима от порядка данных.
После разделения данных на обучающую и тестовую выборки, можно приступать к обучению модели на обучающей выборке и тестированию на тестовой выборке. Это позволяет оценить точность, полноту и другие метрики модели, а также вносить необходимые корректировки для улучшения качества предсказаний.
Важность разделения выборки
Без разделения выборки на обучающую и тестовую части возможны проблемы:
1. Переобучение модели: Если модель будет обучаться на всех доступных данных и затем проверяться на тех же данных, на которых она обучалась, она может показать высокую точность, но в то же время не будет обобщать данные. В результате модель будет неадекватно работать на новых данных. | 2. Недообучение модели: Если модель будет обучаться на очень маленькой выборке, она может не обнаружить важные закономерности и будет показывать плохую точность как на обучающих, так и на тестовых данных. |
Разделение выборки на train и test позволяет избежать этих проблем и дает возможность оценить качество модели на данных, которые она ранее не видела. Обычно применяются следующие принципы:
1. Разделение выборки на обучающую и тестовую: Данные разделяются на две непересекающиеся части: обучающую и тестовую выборку. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая выборка — для проверки точности модели и ее способности обобщать данные. | 2. Рандомизация выборки: Перед разделением данных рекомендуется случайным образом перемешать элементы выборки. Это позволяет избежать зависимости результатов от порядка данных и позволяет получить более надежную оценку качества модели. |
Важность разделения выборки на train и test заключается в том, что она позволяет проверить, насколько модель обобщает данные и предсказывает результаты на новых наблюдениях. Таким образом, выборка разделяется для обучения модели и проверки ее эффективности, что позволяет получить более достоверные и точные результаты.
Зачем нужно делить данные?
Обучающая выборка используется для тренировки модели. По этим данным модель «учится» и настраивает свои параметры. Она видит правильные ответы и пытается найти закономерности в данных для создания прогнозов или классификации объектов.
Однако, если бы мы просто проверяли модель на тех же данных, на которых она училась, мы бы получили завышенные показатели ее качества, потому что она просто бы «запомнила» предоставленные данные и их ответы. Отсюда возникает необходимость использования тестовой выборки.
Тестовая выборка — это независимый набор данных, который модель не видела во время обучения. Модель применяется к тестовым данным и на основе их характеристик делает предсказания. После этого сравниваются предсказанные значения с правильными ответами, доступными в тестовой выборке.
Разделение данных на обучающую и тестовую выборки позволяет проверять модель на ее способность обобщать знания на новые данные. Также используется понятие валидационной выборки, которая помогает настраивать параметры модели во время ее обучения.
Как правильно использовать train test split?
1. Определить размер тестовой выборки.
Первым шагом при использовании train test split является определение размера тестовой выборки. Обычно рекомендуется использовать 20-30% от исходного датасета для тестирования модели.
2. Установить случайность.
Для того чтобы избежать возможных искажений при разбиении данных, необходимо установить случайность. Это позволит получить более объективные результаты и избежать проблем с воспроизводимостью эксперимента.
3. Провести разбиение данных.
С помощью функции train_test_split можно произвести разбиение данных на обучающую и тестовую выборки. Важно сохранить соотношение классов, если данных относительно мало.
4. Обучение модели.
После разбиения данных необходимо обучить модель на обучающей выборке с использованием алгоритма машинного обучения, выбранного для решения задачи.
5. Оценка точности модели.
Для оценки точности модели можно использовать тестовую выборку. Путем подачи тестовых данных на вход модели можно получить предсказания и сравнить их с истинными значениями. Таким образом, можно получить оценку точности модели.
Важно помнить, что train test split является всего лишь одним из методов оценки модели и ожидаемая точность модели на новых данных может отличаться от полученных результатов на тестовой выборке.