Искусственный интеллект. Машинное обучение - стр. 8

1.2.2 Понятие обучающей выборки и обобщающей способности

Понятие обучающей выборки и обобщающей способности является фундаментальным в контексте машинного обучения.

Обучающая выборка в машинном обучении играет ключевую роль, поскольку предоставляет модели данные, на которых она "обучается" и строит свои предсказательные способности. Это подмножество данных, которое представляет собой образец всего многообразия информации, с которой модель может столкнуться в реальном мире. Поэтому важно, чтобы обучающая выборка была представительной и содержала разнообразные примеры из всех классов или категорий, которые модель должна будет учитывать.

Качество обучающей выборки напрямую влияет на способность модели адекватно обучиться на основе имеющихся данных. Если обучающая выборка неполна, несбалансирована или неадекватна, модель может выучить неправильные или искаженные закономерности из данных, что приведет к низкой производительности на новых данных.

Поэтому одним из важных шагов при подготовке данных для обучения модели является правильный отбор и подготовка обучающей выборки. Это может включать в себя очистку данных от ошибок и выбросов, балансировку классов, если данные несбалансированы, и разделение данных на обучающую и тестовую выборки для оценки производительности модели.

Обобщающая способность модели в машинном обучении является краеугольным камнем ее эффективности и применимости в реальных условиях. Это способность модели делать точные прогнозы или принимать правильные решения на основе данных, которые она не видела в процессе обучения. Как правило, модель должна способностям адаптироваться к новой информации, которая может быть различной от той, на которой она была обучена.

Высокая обобщающая способность модели означает, что она успешно находит общие закономерности и паттерны в данных, которые могут быть применены к новым, ранее неизвестным данным. Это важно, потому что в реальном мире данные могут меняться, и модель должна быть способна справляться с этими изменениями, сохраняя при этом свою точность и предсказательную способность.

Оценка обобщающей способности модели часто осуществляется путем разделения данных на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая выборка – для проверки ее производительности на новых данных. Чем ближе результаты модели на тестовой выборке к результатам на обучающей, тем выше ее обобщающая способность.

Высокая обобщающая способность является желательным свойством модели, поскольку она позволяет модели быть эффективной и применимой в различных ситуациях и условиях. Такие модели могут быть успешно использованы в различных областях, таких как медицина, финансы, транспорт и другие, где данные могут быть разнообразными и изменчивыми.

Одним из основных методов оценки обобщающей способности модели является кросс-валидация, при которой данные разбиваются на несколько подмножеств, и модель обучается на одной части данных и проверяется на другой. Этот процесс повторяется несколько раз, позволяя получить более надежную оценку производительности модели на новых данных.

Понимание и учет обучающей выборки и обобщающей способности является важным для успешного развития моделей машинного обучения. Обучение на правильно подготовленной обучающей выборке и проверка обобщающей способности на новых данных помогают избежать переобучения, когда модель выучивает шум в данных, и обеспечить создание устойчивых и эффективных моделей.