了解机器学习中的训练和分割准则

在机器学习领域，训练-测试分割是一种简单而有效的方法。实质上，这意味着将数据集分为两个独立的集合，一个用于训练模型，另一个用于评估其正确性。通过这种方法，可以评估模型在新数据中的预测效果。通过给模型一个全新的数据集进行评估，您可以评估模型的泛化能力以及在实际情况下的性能表现。训练-测试分割基本上可以作为对模型能力的“现实检验”，使您更好地了解其优点和缺点。这使您能够调整和改进模型以更好地实现目标，从而产生更准确和可靠的预测。本文将讨论训练和分割准则，包括它们的重要性和实际应用。

什么是训练-测试分割

机器学习中的训练-测试分割涉及将数据集划分为两个独立的集合：一个用于训练模型，另一个用于评估其性能。这种分割的目的是在假设数据上评估模型的精度，这对于确保模型能够有效地泛化并在实践中产生准确的预测至关重要。在使用训练集调整权重和偏差后，通过将模型对测试集的预测与数据集中的实际值进行比较，可以测试模型。为了确保整个数据集上的数据正确，并且模型不会过度拟合训练集，分割通常是随机进行的。通过使用这种方法，可以确保模型尽可能准确地预测未来的数据。

为什么训练-测试分割很重要

必须使用数据科学来评估机器学习模型在未见数据上的效果。这是因为模型在训练数据上表现优秀，在全新未经测试的数据上可能表现不佳。换句话说，过拟合训练数据的模型在使用新数据时可能产生错误的预测。当模型变得过于复杂时，会发生过拟合，并且模型开始记忆训练数据而不是学习底层模式。这导致模型对训练集数据进行了过度调整，而在测试集上表现不佳。为了避免过拟合并确保模型在实际应用中准确可靠，评估其在未知数据上的性能是非常重要的。

了解训练-测试分割的准则

随机分割

数据分割最常通过随机分割来进行。数据会随机分为两组，通常是70%用于训练，30%用于测试。当数据中没有您希望保留在测试集中的固有模式或结构时，这种方法非常有用。随机分割的好处是确保训练和测试集对整个数据集具有代表性，从而降低过拟合的可能性。

分层分割

在分层拆分中，根据特定变量将数据分为子集，以保留训练集和测试集中该变量的分布。当处理不平衡的数据集时，即每个类别的示例数量不相等时，这个标准非常有帮助。分层拆分可以通过确保训练集和测试集每个类别具有相同数量的案例来提高模型的精度。

基于时间的拆分

根据时间将数据分为子组是一种常用的方法，在处理序列数据，即发生的顺序很重要的情况下经常使用。在基于时间的拆分中，测试集通常包含在某个时间点之后发生的所有事件，而训练集通常包含在该时间点之前发生的所有事件。在时间序列预测中，重要的是模型在历史数据上进行训练，并在未来数据上进行评估。

K折交叉验证

K折交叉验证将数据分为K个子集或折叠，使用每个折叠作为测试集，剩余的K-1个折叠作为训练集。每个折叠在这个过程的K次中都作为测试集。当处理较小的数据集时，可能没有足够的信息来划分训练集和测试集，K折交叉验证非常有帮助。

结论

在机器学习中，训练-测试拆分是确保模型能够有效地泛化并对全新、未经测试的数据进行准确预测的关键阶段。可以将数据分为两个子集，使用一个子集进行训练，同时在另一个子集上进行评估，从而产生最终更准确的预测。然而，选择适当的数据拆分准则的重要性不可忽视。根据数据的类型和所要解决的问题，可能有一些准则比其他准则更合适。可以提高模型的准确性，避免过拟合，并确保模型对全新、未经测试的数据具有鲁棒性。总之，在不同情况下使用各种准则的优势可能会提供更准确、可靠的机器学习模型。