Нейросети практика

– Обучающий набор должен быть представительным для целевой задачи и содержать разнообразные примеры.

Проверочный набор (Validation Set):

– Это набор данных, который используется для настройки гиперпараметров модели.

– Гиперпараметры, такие как размер слоев, скорость обучения или количество эпох, не могут быть "обучены" на обучающем наборе и требуют дополнительной настройки.

– Проверочный набор помогает оценить производительность модели на данных, которые она ранее не видела, и выбрать оптимальные значения гиперпараметров.

– Использование проверочного набора помогает избежать переобучения, где модель показывает хорошие результаты на обучающих данных, но плохо обобщается на новые данные.

Тестовый набор (Test Set):

– Это набор данных, который используется для окончательной оценки производительности модели.

– Тестовый набор содержит данные, которые модель ранее не видела и не использовала ни для обучения, ни для настройки гиперпараметров.

– Использование тестового набора позволяет оценить способность модели к обобщению на новые данные и оценить ее производительность в реальном применении.

– Результаты на тестовом наборе дают объективную оценку модели и позволяют сравнивать ее с другими моделями или алгоритмами.

Разделение данных на эти три набора позволяет более точно оценить производительность модели и предотвратить переобучение. При разделении данных важно сохранить баланс между наборами и убедиться, что они хорошо представляют общую популяцию данных.

Разделение данных на обучающий, проверочный и тестовый наборы можно выполнить с помощью следующих методов:

Случайное разделение:

– Данные случайным образом разделяются на три набора в определенном соотношении, например, 70% для обучающего набора, 15% для проверочного набора и 15% для тестового набора.

– Можно использовать функции или методы разделения данных из библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn (Python) или caret (R).

Перекрестная проверка (Cross-validation):

– Данные разделяются на несколько фолдов (например, 5 или 10), где каждый фолд последовательно выступает в роли проверочного набора, а остальные фолды используются для обучения.

– Проводится несколько итераций, чтобы каждый фолд был использован в качестве проверочного набора.

– Конечные результаты вычисляются путем усреднения результатов каждой итерации.