机器学习 模型数据拆分的含义是什么

机器学习已经在各个行业发生了革命性的变化，使它们具备了预测分析和智能决策的能力。然而，在机器学习模型能够学习之前，它需要训练数据。机器学习流程中的一个关键步骤是将可用数据拆分为不同的子集进行训练、验证和测试。本文探讨了数据拆分对于模型性能的重要性以及它的具体含义。

机器学习模型数据拆分

对于大多数传统的机器学习任务，这涉及创建三个基本子集：训练集、验证集（可选）和测试集。实质上，数据拆分是基于特定的标准或比例将可用数据集划分为不同组的过程。

• 训练集：

训练集占据了原始数据集的最大部分，它为模型的学习阶段提供了动力。在训练阶段，我们将这些带有标签的数据呈现给我们的算法，以便它能够准确地理解特征和其对应的标签之间的模式。

训练集（70%）：被模型用来从可用的数据中学习模式。

• 验证集：

虽然并不总是必需的，验证集通过在超参数调整或特征选择过程中评估模型的性能，帮助我们对模型进行微调。它可以帮助我们避免过拟合，即模型在已知样本上表现良好，但在新样本上泛化能力较差。

验证集（15%）：在训练过程中用于调整超参数和防止过拟合。

• 测试集： 最后是关键的测试集，它是一组未见过的子集，仅在我们完全训练模型后使用。其目的是评估模型在真实场景中的泛化能力，而不仅仅是在训练样本中记住信息。

测试集（15%）：用于在模型改进后进行最终评估。

数据拆分的重要性

有效的数据拆分在实现可靠的机器学习模型中发挥了几个关键作用：

• 性能估计： 通过在开发阶段未触及的独立测试集上评估预测结果，可以估计我们的最终模型在面对新数据时的准确性和鲁棒性。

• 模型选择： 验证集可以帮助比较多个潜在模型的性能，并选择具有最佳超参数、架构或特征集的模型。这可以通过在部署之前评估模型的泛化能力来避免过拟合。

• 避免信息泄漏： 数据拆分将纯粹嵌入在训练样本中的有用模式与验证或测试集中发现的模式分开。它确保我们的模型学习有价值的见解，同时避免意外地学习与这些子集特定的信息而不是问题本质上的潜在关系。

数据拆分的最佳实践

为了确保公平评估和避免有偏结果，在拆分数据时，遵循一些关键准则是必要的：

• 随机性： 使用适当的随机抽样技术随机分割数据集，使其能够代表真实世界的情况。

• 分层抽样： 如果处理不平衡的类别（例如欺诈检测），使用分层抽样方法保持在分割中类别分布比例。

• 适当的大小： 对集合大小没有固定规则；适当的选择取决于数据集大小、复杂性和可用的计算资源等各种因素。然而，常见的做法是将任务分为70-80%的训练集，最多15-20%的验证集（如果使用），剩下的10-20%作为测试集。

数据拆分方法

随机抽样法

随机抽样法是最常用的数据拆分技术之一。它将数据集随机划分为训练、验证和测试集，比例可以是70-15-15或80-10-10等。

这种技术由于简单而受欢迎，但如果随机性导致不成比例地分离某些模式或特征，可能会出现潜在的偏差。

分层抽样技术

在处理不平衡数据集时，分层抽样解决了简单随机抽样引入的偏差。通过在生成子集时保持类别分布比例，分层抽样确保所有类别在每个子集的总体中得到充分代表。

例如，在一个二分类问题中，A类样本占90%，而B类仅占10%，分层抽样将在每个子集中按比例分布两个类别，从而减少模型评估中与类别不平衡相关的问题。

基于时间的拆分

基于时间的拆分考虑了在时间序列数据集中创建分区时的时间顺序，这在金融预测或天气预报应用中是常见的场景，旧观测结果可能与最近的观测结果相比不那么重要。

在基于时间的分区中，数据按照时间顺序排序，指定一个分割点来将早期观测结果用于训练或验证，将最近的观测结果用于测试。这种方法利用了时间依赖性，同时确保了对未来时间实例的泛化能力。

K折交叉验证

通过利用迭代重采样技术，它缓解了传统随机或分层抽样的潜在弱点。数据集被分为’k’个大小相等的折（通常是5或10），每个折一次作为验证集，剩下的’k-1’次作为训练集的一部分。

这种技术可以更可靠地评估模型，因为它最小化了过拟合或欠拟合的几率，同时最大化了学习和评估不同子集中的性能。

结论

数据拆分是成功进行机器学习建模的重要前提。通过使用高级技术（如K折交叉验证、分层拆分或基于时间序列的拆分）以及Python强大的库（如scikit−learn），研究人员可以有效地优化模型的性能。正确拆分数据对于构建稳健的机器学习模型至关重要。