Сплиттеры в машинном обучении

В машинном обучении разделитель — это функция или модуль, используемый для разделения набора данных на два или более подмножества для разных целей. Разделение набора данных является важным шагом во многих задачах машинного обучения, таких как обучение модели, ее проверка и тестирование.

Наиболее распространенным типом разделителя является разделитель обучающего теста, который делит набор данных на два подмножества: обучающий набор и тестовый набор. Учебный набор используется для обучения модели машинного обучения, а тестовый набор используется для оценки производительности обученной модели. Как правило, обучающий набор больше, чем тестовый, а коэффициент разделения зависит от размера набора данных и конкретных требований задачи.

Другой тип разделителя — это разделитель перекрестной проверки, который разбивает набор данных на несколько подмножеств, каждое из которых используется для обучения и тестирования модели. Перекрестная проверка полезна, когда набор данных небольшой, и помогает снизить риск переобучения, который возникает, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо на тестовых данных.

Существуют и другие типы разделителей, например разделитель проверки, который разбивает обучающий набор на подмножества обучения и проверки, и стратифицированный разделитель, который разделяет набор данных, сохраняя распределение целевой переменной.

Введение

набор данных на два или более подмножества для разных целей, таких как обучение модели, проверка и тестирование. Разделитель — это модуль или функция, которая выполняет это разделение данных.

Наиболее распространенным типом разделителя является разделитель обучающих тестов, который разбивает набор данных на обучающий набор и тестовый набор. Учебный набор используется для обучения модели машинного обучения, а тестовый набор используется для оценки производительности обученной модели на новых, невидимых данных. Соотношение разделения между обучающими и тестовыми наборами может варьироваться в зависимости от размера и сложности набора данных и требований задачи. Как правило, больший набор обучающих данных предпочтительнее, чтобы убедиться, что модель может учиться на достаточном количестве данных, в то время как больший тестовый набор предпочтительнее, чтобы получить более точную оценку производительности модели.

Разделение данных является фундаментальным шагом в большинстве задач машинного обучения. Он включает в себя разделение набора данных на два или более подмножества для разных целей, таких как обучение модели, проверка и тестирование. Разделитель — это модуль или функция, которая выполняет это разделение данных.

Наиболее распространенным типом разделителя является разделитель обучающих тестов, который разбивает набор данных на обучающий набор и тестовый набор. Учебный набор используется для обучения модели машинного обучения, а тестовый набор используется для оценки производительности обученной модели на новых, невидимых данных. Соотношение разделения между обучающими и тестовыми наборами может варьироваться в зависимости от размера и сложности набора данных и требований задачи. Как правило, больший набор обучающих данных предпочтительнее, чтобы убедиться, что модель может учиться на достаточном количестве данных, в то время как больший тестовый набор предпочтительнее, чтобы получить более точную оценку производительности модели.

Перекрестная проверка

Перекрестная проверка — это еще один тип разделителя, используемый в машинном обучении. Он включает в себя разделение набора данных на несколько подмножеств или «складок», каждая из которых используется для обучения и тестирования модели. Перекрестная проверка полезна, когда набор данных небольшой и производительность модели необходимо оценить более точно. Существует несколько типов перекрестной проверки, в том числе перекрестная проверка k-fold и перекрестная проверка с исключением одного. K-кратная перекрестная проверка делит набор данных на k сгибов одинакового размера, при этом каждый сгиб используется один раз для тестирования, а остальные складки используются для обучения. Перекрестная проверка с исключением одного включает исключение одного примера из набора данных для тестирования и использование оставшихся примеров для обучения.

разделитель проверки

Разделитель проверки — это еще один тип разделителя, используемый в машинном обучении. Он включает в себя разделение обучающего набора на два подмножества: обучающий набор и проверочный набор. Учебный набор используется для обучения модели, а проверочный набор используется для оценки производительности модели и настройки ее гиперпараметров для оптимизации ее производительности. Разделитель проверки можно использовать в сочетании с другими разделителями, такими как разделитель обучающих тестов или разделитель перекрестной проверки, для точной настройки производительности модели.

Стратифицированное разделение

Стратифицированное разделение — это еще один тип разделителя, используемый в машинном обучении, особенно при работе с несбалансированными наборами данных. Он включает в себя разделение данных при сохранении распределения целевой переменной. Это гарантирует, что и обучающий, и тестовый наборы имеют одинаковое распределение целевых значений, что важно при работе с несбалансированными данными.

Заключение

Таким образом, сплиттер является критически важным компонентом машинного обучения, поскольку он позволяет разрабатывать и оценивать прогностические модели. Выбор разделителя зависит от размера и сложности набора данных, требований задачи и конкретных характеристик данных. Различные разделители можно использовать в сочетании друг с другом, чтобы получить более точную оценку производительности модели и оптимизировать ее производительность.