Подготовка наборов данных для машинного обучения важна. Это связано с тем, что алгоритмы не могут правильно работать с необработанными или неструктурированными данными. Для решения проблем и принятия решений требуется надлежащий набор данных.
Типы наборов данных, которые используются в машинном обучении, можно выделить в 3 группы.
- Обучающий
Это, пожалуй, самый важный среди наборов данных для машинного обучения. Он передается алгоритму машинного обучения для создания модели. Алгоритм ищет шаблоны данных для идентификации входных переменных. Это поможет ему достичь своей конечной цели или желаемого результата. Результатом этого набора данных является модель машинного обучения, которую можно использовать для прогнозирования результатов.
Около 60% набора данных занимает обучающий набор данных.
- Проверочный
Используется на этапе проверки при создании проекта машинного обучения. Этот этап наступает сразу после тренировки. Этот набор данных важен для оценки модели машинного обучения. Специалисты используют этот набор для настройки гиперпараметров модели. Эти гиперпараметры представляют собой параметры, значения которых устанавливаются до того, как программа начнет обучение. Они могут включать в себя глубину дерева или количество необнаруженных слоев в нейронной сети.
- Тестовый
Используется для понимания того, как модель машинного обучения будет работать в будущем. Используя этот набор данных, вы сможете понять, насколько точна ваша модель данных. Проще говоря, этот набор данных расскажет вам, сколько ваша модель данных извлекла из обучающего набора.
Эти наборы занимают 20% данных. Набор будет содержать входные переменные вместе с проверенными выходами.
После этапа тестирования модель данных обычно больше не корректируется. Это связано с тем, что дальнейшая корректировка может привести к переоснащению . Переобучение происходит, когда модель данных обучается на слишком большом количестве данных. В этом случае модель начинает учиться на неточных записях данных в заданном наборе данных. В результате он не работает должным образом с новыми наборами данных.
Но чтобы модель машинного обучения работала успешно, нужно обеспечить ее хорошим набором данных. Без наборов данных для машинного обучения алгоритм не сможет обучаться и решать задачи.