Подробное руководство по разделению выборки на обучающую, тестовую и проверочную в 2023 году.

Основы разделения выборки на обучающую, тестовую и проверочную подробное руководство на 2023 год.

Введение

Целью обучения с учителем является создание модели, которая хорошо справляется с новыми данными. Проблема заключается в том, что у вас может не быть новых данных, но вы по-прежнему можете продемонстрировать это с помощью процедуры разделения на обучающую, тестовую и проверочную выборки.

Не интересно ли узнать, как ваша модель работает на наборе данных? Конечно, интересно! Одним из лучших аспектов работы с пристрастием является видеть, как ваши усилия используются в хорошо структурированном процессе создания эффективной модели машинного обучения и получении эффективных результатов.

Что такое разделение на обучающую, тестовую и проверочную выборки?

Разделение на обучающую, тестовую и проверочную выборки является фундаментальным аспектом в области машинного обучения и анализа данных, особенно во время разработки модели. Это предполагает разделение набора данных на три подмножества: обучающую, тестовую и проверочную выборки. Разделение на обучающую и тестовую выборки – это процесс проверки модели на новом наборе данных.

• Это решение проблемы P-хакинга?
• Совершенствование журнала тренировок в Strava
• Простые модели продвинутого снижения размерности

Разделение на обучающую, тестовую и проверочную выборки помогает оценить, насколько хорошо модель машинного обучения будет обобщаться на новые, неизвестные данные. Это также позволяет избежать переобучения, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но не обобщается на новые примеры. Используя проверочный набор данных, практики могут итеративно настраивать параметры модели для достижения лучшей производительности на новых данных.

Важность разделения данных в машинном обучении

Разделение данных включает разделение набора данных на обучающую, проверочную и тестовую выборки. Важность разделения данных в машинном обучении охватывает следующие аспекты:

Обучение, проверка и тестирование

Разделение данных на три основных подмножества: обучающую выборку, используемую для обучения модели; проверочную выборку, используемую для отслеживания параметров модели и предотвращения переобучения; и тестовую выборку, используемую для проверки производительности модели на новых данных. Каждое подмножество выполняет свою уникальную функцию в итеративном процессе разработки модели машинного обучения.

Разработка и настройка модели

Во время разработки модели требуется обучающий набор данных для ознакомления алгоритма с различными закономерностями в данных. Модель учится на этом подмножестве, настраивая свои параметры для минимизации ошибок. Проверочный набор данных важен при настройке гиперпараметров, помогая оптимизировать конфигурацию модели.

Предотвращение переобучения

Переобучение возникает, когда модель хорошо обучается на обучающих данных, но улавливает шум и нерелевантные закономерности. Проверочный набор данных является проверкой, позволяющей обнаружить переобучение. Путем оценки производительности модели на другом наборе данных вы можете настраивать сложность модели, техники или другие гиперпараметры для предотвращения переобучения и улучшения обобщения.

Оценка производительности

Тестовая выборка является важной для производительности модели машинного обучения. После обучения и проверки модель сталкивается с тестовой выборкой, которая проверяет реальные сценарии. Хорошо работающая модель на тестовой выборке указывает на то, что она успешно адаптировалась к новым, неизвестным данным. Этот шаг важен для получения уверенности в развертывании модели в реальных приложениях.

Оценка смещения и разброса

Разделение данных на обучающую, проверочную и тестовую выборки помогает понять устройство компромисса смещения. Обучающий набор данных предоставляет информацию о смещении модели, улавливая внутренние закономерности, в то время как проверочная и тестовая выборки помогают оценить разброс, указывающий на чувствительность модели к флуктуациям в наборе данных. Нахождение правильного баланса между смещением и разбросом является важным для достижения модели, которая хорошо обобщается на различные наборы данных.

Перекрестная проверка для повышения надежности

Помимо простого разделения на обучающую, проверочную и тестовую выборки, методы, такие как k-кратная перекрестная проверка, дополнительно повышают надежность моделей. Перекрестная проверка включает разделение набора данных на k подмножеств, обучение модели на k-1 подмножестве и проверку на оставшемся. Этот процесс повторяется k раз, а результаты усредняются. Перекрестная проверка предоставляет более всестороннее понимание производительности модели на разных подмножествах данных.

Значение разделения данных для оценки производительности модели

Значение разделения данных для оценки производительности модели служит следующим целям:

Оценка генерализации модели

Модели должны не только запоминать обучающие данные, но и хорошо обобщать. Разделение данных позволяет создавать набор тестовых данных, предоставляя проверку модели на новых данных. Без отдельного набора тестовых данных возрастает риск переобучения, когда модель слишком тесно адаптируется к обучающим данным. Разделение данных смягчает этот риск, оценивая истинные обобщающие способности модели.

Предотвращение переобучения

Переобучение происходит, когда модель становится более сложной и захватывает шум или конкретные закономерности из обучающих данных, что снижает ее способность к обобщению.

Оптимизация гиперпараметров модели. Отслеживание модели включает настройку гиперпараметров для достижения требуемой производительности. Этот процесс требует итеративной корректировки на основе поведения модели с помощью отдельного набора проверки.

Оценка надежности

Надежная модель должна демонстрировать последовательность при работе с различными наборами данных и сценариями. Разделение данных, особенно k-блочная перекрестная проверка, помогает оценивать надежность модели. Обучая и провалидировав разные поднаборы, вы можете получить представление о том, насколько хорошо модель обобщает различные распределения данных.

Управление компромиссом между смещением и дисперсией

Создание баланса между смещением и дисперсией является важным для разработки моделей, которые не переоснащают данные. Разделение данных позволяет оценить смещение модели на обучающем наборе и дисперсию на проверочном или тестовом наборе. Это понимание является необходимым для оптимизации сложности модели.

Понимание разделения данных: Обучение, Тестирование, Проверка

Для обучения и тестирования модели данные должны быть разделены на три различных набора данных:

Набор обучающих данных

Это набор данных, используемый для обучения модели и изучения скрытых характеристик данных. Набор обучающих данных должен содержать различные входы, чтобы модель была обучена на всех условиях и могла предсказывать любой образец данных, который может появиться в будущем.

Набор проверочных данных

Набор проверочных данных используется для оценки производительности модели во время обучения.

Этот процесс проверки дает информацию, которая помогает настроить конфигурации модели. После каждой эпохи модель обучается на наборе обучающих данных, и оценка модели выполняется на наборе проверочных данных.

Основная идея разделения данных на проверочный набор состоит в том, чтобы предотвратить создание модели, которая хорошо классифицирует образцы в наборе обучающих данных, но не способна обобщать и делать точные классификации на данных, которые она не видела ранее.

Набор тестовых данных

Набор тестовых данных используется для тестирования модели после завершения обучения. Это предоставляет окончательную оценку производительности модели в терминах точности и точности.

Предобработка и очистка данных

Предобработка данных представляет собой преобразование исходного набора данных в понятный формат. Предварительная обработка данных является важным этапом в извлечении информации из данных и помогает повысить эффективность работы с данными.

Случайность в разделении данных

Случайность имеет важное значение в машинном обучении, обеспечивая беспристрастное обучение, проверку и тестирование подмножеств. Случайное перемешивание набора данных перед разделением минимизирует риск внесения специфических для порядка данных закономерностей. Это предотвращает обучение моделей на основе шумовых данных, основанных на их порядке. Случайность улучшает обобщающую способность моделей, делая их устойчивыми к различным распределениям данных. Она также защищает от потенциальных предубеждений, обеспечивая, что каждое подмножество отражает разнообразие, присутствующее в общем наборе данных.

Разделение на обучающую и тестовую выборку: Как это сделать

Чтобы выполнить разделение на обучающую и тестовую выборку, используйте библиотеки, такие как scikit-learn в Python. Импортируйте функцию `train_test_split`, укажите набор данных и установите размер тестовой выборки (например, 20%). Эта функция случайным образом разделяет данные на обучающую и тестовую выборки, сохраняя распределение классов или результатов.

Python-код для разделения на обучающую и тестовую выборки:

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)#import csv

Разделение на обучающую и проверочную выборку: Как это сделать

После разделения на обучающую и тестовую выборки дополнительно разделите обучающую выборку на валидационную. Это крайне важно для настройки модели. Опять же, используйте `train_test_split` на обучающих данных, выделяя часть (например, 15%) в качестве валидационной выборки. Это помогает настраивать параметры модели, не затрагивая неприкосновенную тестовую выборку.

Код на Python для разделения на валидационную выборку

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train_temp, X_temp, y_train_temp, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42)#import csv

Разделение на обучающую и тестовую выборки для классификации

В классификации данные разделяются на две части: обучающую и тестовую выборки. Модель обучается на обучающей выборке, а ее производительность оценивается на тестовой выборке. Обучающая выборка содержит 80% данных, тогда как тестовая выборка содержит 20%.

Пример реальных данных:

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_triviafrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_scoreiris = load_trivia()X = trivia.datay = trivia.targetX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)model = LogisticRegression()model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Accuracy: {accuracy}")#import csv

Вывод

Accuracy: 1.0

Регрессионное разделение на обучающую и тестовую выборки

Разделите наборы данных для регрессии на обучающие и тестовые наборы данных. Обучите модель на основе обучающих данных, а производительность оценивайте на основе тестовых данных. Основная цель – увидеть, насколько хорошо модель обобщает новый набор данных.

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorboston = load_boston()X = boston.datay = boston.targetX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)model = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print(f"Mean Squared Error: {mse}")#import csv

Среднеквадратичная ошибка: 24.291119474973616

Лучшие практики при разделении данных

• Случайность: Случайное перемешивание данных перед разделением, чтобы избежать связанных с порядком искажений.
• Стратификация: Поддерживайте распределение классов в каждом разделении, что важно для задач классификации.
• Кросс-валидация: Используйте k-складочную кросс-валидацию для надежной оценки модели, особенно на небольших наборах данных.

Ошибки, которых следует избегать

Основные ошибки, которых следует избегать при выполнении разделения на обучающую, тестовую и валидационную выборки:

• Утечка данных: Убедитесь, что никакая информация из тестового набора не влияет на обучение или валидацию.
• Игнорирование несбалансированности классов: Решайте проблему несбалансированности классов, стратифицируя разделения для лучшего обучения модели.
• Пренебрежение кросс-валидацией: Основываясь только на одиночном разделении на обучающую и тестовую выборки, можно исказить оценку модели.

Вывод

Разделение на обучающую, тестовую и валидационную выборки является неотъемлемым тестом для проверки эффективности модели машинного обучения. Оно оценивает различные наборы данных для проверки точности модели машинного обучения, поэтому является важным инструментом в технологической сфере.

Основные моменты

1. Стратегическое разделение данных:
   • Познайте важность разделения данных на обучающую, тестовую и валидационную выборки для эффективной разработки модели.
   • Поймите специфическую роль каждого подмножества в предотвращении переобучения и оптимизации производительности модели.
2. Практическая реализация:
   • Освойте навыки реализации разделения на обучающую, тестовую и валидационную выборки с использованием библиотек Python.
   • Поймите важность случайного перемешивания и стратификации для объективной и надежной оценки модели.
3. Предотвращение общих ошибок:
   • Узнайте о распространенных проблемах при разделении данных, таких как утечка информации и несбалансированность классов.
   • Роль кросс-валидации для обеспечения устойчивости модели и ее обобщения на разнообразные наборы данных.