Howtosignalprocessing
- Metode mana yang digunakan untuk membagi data?
- Apa tujuan membagi dataset sebelum melatih model?
- Fungsi mana yang digunakan untuk membagi dataset menjadi beberapa bagian?
- Bagaimana Anda membagi dataset?
Metode mana yang digunakan untuk membagi data?
Strategi paling sederhana dan mungkin paling umum untuk membagi dataset seperti itu adalah mencicipi secara acak sebagian kecil dari dataset. Misalnya, 80% dari baris dataset dapat dipilih secara acak untuk pelatihan dan 20% sisanya dapat digunakan untuk pengujian.
Apa tujuan membagi dataset sebelum melatih model?
Dalam pembelajaran mesin, pemisahan data biasanya dilakukan untuk menghindari overfitting. Itu adalah contoh di mana model pembelajaran mesin sangat cocok dengan data pelatihannya dan gagal untuk dengan andal sesuai dengan data tambahan. Data asli dalam model pembelajaran mesin biasanya diambil dan dibagi menjadi tiga atau empat set.
Fungsi mana yang digunakan untuk membagi dataset menjadi beberapa bagian?
Menggunakan train_test_split () dari pustaka sains data scikit-learn, Anda dapat membagi dataset menjadi subset yang meminimalkan potensi bias dalam proses evaluasi dan validasi Anda.
Bagaimana Anda membagi dataset?
Cara paling sederhana untuk membagi dataset pemodelan menjadi pelatihan dan set pengujian adalah dengan menetapkan 2/3 poin data ke yang pertama dan sepertiga sisanya ke yang terakhir. Oleh karena itu, kami melatih model menggunakan set pelatihan dan kemudian menerapkan model ke set tes. Dengan cara ini, kami dapat mengevaluasi kinerja model kami.
