В сфере машинного обучения разделение поезд-тест – это фундаментальный метод, используемый для оценки производительности модели. Он предполагает разделение набора данных на два подмножества: одно для обучения модели, а другое — для оценки ее производительности. В этой статье мы рассмотрим несколько методов разделения поезд-тест и приведем примеры кода на популярных языках программирования, таких как Python и R.

1. Случайное разделение тестов поездов:

Самым простым и наиболее часто используемым методом является случайное разделение на поезд-тест, при котором набор данных случайным образом перемешивается и выделяется часть (например, 70-30 или 80-20) для обучения и тестирования соответственно. Вот пример использования библиотеки Python scikit-learn:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

2. Стратифицированное разделение поездов и тестов:

В сценариях, когда набор данных несбалансирован или имеет отдельные классы, крайне важно поддерживать одинаковое распределение классов как в обучающем, так и в тестовом наборах. Стратифицированное разделение поездов и тестов позволяет добиться этого за счет сохранения пропорций классов. Вот пример использования Python:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=42)

3. Разделение поезда и теста временных рядов:

При работе с данными временных рядов случайное разделение может оказаться неприемлемым, поскольку оно может привести к временным утечкам. Вместо этого предпочтительнее хронологическое разделение, при котором данные обучения предшествуют данным тестирования. Вот пример использования Python:

train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:]

4. Перекрестная проверка:

Перекрестная проверка — это метод, который предполагает разделение набора данных на несколько подмножеств или «сгибов» для обучения и тестирования. Он обеспечивает более надежную оценку производительности модели путем усреднения результатов за несколько итераций. Вот пример 5-кратной перекрестной проверки с использованием Python:

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

В этой статье мы рассмотрели различные методы разделения поезд-тест в машинном обучении. Мы рассмотрели случайное разделение поездного теста, стратифицированное разделение поездного теста для несбалансированных наборов данных, разделение временных рядов для временных данных и перекрестную проверку для надежной оценки. Правильно используя эти методы, вы можете обеспечить надежную оценку модели и принимать обоснованные решения в своих проектах машинного обучения.

Не забудьте адаптировать метод разделения поезд-тест на основе характеристик вашего набора данных и конкретных требований вашей проблемы. Удачного моделирования!