Нейросети практика - стр. 13
– 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 производительности модели:", scores)
print("Средняя оценка производительности:", scores.mean())
```
В этом примере данные разделены на 5 фолдов (поднаборов). Модель линейной регрессии используется для обучения и оценки производительности на каждом фолде. Функция `cross_val_score` из библиотеки scikit-learn выполняет перекрестную проверку, вычисляя оценки производительности для каждого фолда. Результаты печатаются, включая оценку производительности для каждого фолда и среднюю оценку производительности по всем фолдам.
3. Временное разделение:
```python
# Загрузка временных данных
X, y = load_temporal_data()
# Разделение данных по времени