LITMIR.BIZ

Скачать книгу

на три набора в определенном соотношении, например, 70% для обучающего набора, 15% для проверочного набора и 15% для тестового набора.

      – Можно использовать функции или методы разделения данных из библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn (Python) или caret (R).

      Перекрестная проверка (Cross-validation):

      – Данные разделяются на несколько фолдов (например, 5 или 10), где каждый фолд последовательно выступает в роли проверочного набора, а остальные фолды используются для обучения.

      – Проводится несколько итераций, чтобы каждый фолд был использован в качестве проверочного набора.

      – Конечные результаты вычисляются путем усреднения результатов каждой итерации.

      – Перекрестная проверка может помочь более надежно оценить производительность модели, особенно при ограниченном объеме данных.

      Временное разделение:

      – Если у вас есть данные, упорядоченные по времени (например, временные ряды), можно использовать временное разделение.

      – Более ранние данные могут быть использованы для обучения модели, следующий временной сегмент – для проверки и настройки гиперпараметров, а самые новые данные – для тестирования производительности модели на новых, ранее не виденных данных.

      Важно помнить, что при разделении данных нужно сохранять баланс между классами (если речь идет о задаче классификации) и убедиться, что разделение отражает реальное распределение данных. Также рекомендуется перемешивать данные перед разделением, чтобы устранить любые потенциальные зависимости, связанные с порядком данных.

      Библиотеки машинного обучения, такие как scikit-learn в Python, предоставляют удобные функции и методы для выполнения разделения данных на обучающий, проверочный и тестовый наборы.

      Давайте рассмотрим примеры разделения данных на обучающий, проверочный и тестовый наборы.

      1. Случайное разделение:

      ```python

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      # Загрузка данных

      X, y = load_data()

      # Разделение данных на обучающий, проверочный и тестовый наборы

      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

      X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_test, y_test, test_size=0.5, random_state=42)

      # Проверка размеров наборов данных

      print("Размер обучающего набора:", X_train.shape)

      print("Размер проверочного набора:", X_val.shape)

      print("Размер тестового набора:", X_test.shape)

      ```

      В этом примере данные разделяются на обучающий (70%), проверочный (15%) и тестовый (15%) наборы. Функция `train_test_split` из библиотеки scikit-learn используется для случайного разделения данных. Параметр `test_size` определяет размер проверочного и тестового наборов, а параметр `random_state` устанавливает начальное значение для генератора случайных чисел, чтобы результаты были воспроизводимыми.

      2. Перекрестная проверка (Cross-validation):

      ```python

      from sklearn.model_selection import cross_val_score

      from sklearn.linear_model import LinearRegression

      # Загрузка данных

      X, y = load_data()

      # Создание модели

      model = LinearRegression()

      # Выполнение перекрестной проверки

      scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5) # 5 фолдов

      # Вывод результатов

      print("Оценки

Скачать книгу