Czym jest zbiór testowy a czym zbiór uczący?
W dziedzinie uczenia maszynowego, zbiór testowy i zbiór uczący są dwoma kluczowymi pojęciami. Są to zbiory danych, które są wykorzystywane do trenowania i testowania modeli uczenia maszynowego. W tym artykule przyjrzymy się bliżej tym dwóm pojęciom i zrozumiemy, jak są one istotne w procesie uczenia maszynowego.
Zbiór uczący
Zbiór uczący jest to zbiór danych, który jest wykorzystywany do trenowania modelu uczenia maszynowego. Składa się z przykładów, które zawierają zarówno dane wejściowe, jak i oczekiwane wyniki. Model uczenia maszynowego analizuje ten zbiór danych i próbuje znaleźć wzorce i zależności między danymi wejściowymi a oczekiwanymi wynikami.
Na przykład, jeśli chcemy nauczyć model rozpoznawać obrazy kotów i psów, zbiór uczący będzie zawierał obrazy kotów i psów, wraz z odpowiednimi etykietami, które wskazują, czy dany obraz przedstawia kota czy psa. Model analizuje te obrazy i etykiety, aby nauczyć się rozpoznawać cechy charakterystyczne dla kotów i psów.
Perpleksja
Perpleksja jest miarą nieprzewidywalności modelu uczenia maszynowego. Im niższa perpleksja, tym lepiej model radzi sobie z przewidywaniem danych. Zbiór uczący jest wykorzystywany do obliczenia perpleksji modelu. Im bardziej różnorodne i reprezentatywne dane w zbiorze uczącym, tym bardziej dokładna będzie perpleksja.
Ważne jest, aby zbiór uczący zawierał różne przypadki, aby model mógł nauczyć się rozpoznawać różne wzorce i zależności. Jeśli zbiór uczący jest zbyt mały lub niezróżnicowany, model może mieć trudności z generalizacją i może nie radzić sobie dobrze z nowymi danymi.
Zbiór testowy
Zbiór testowy jest to zbiór danych, który jest wykorzystywany do oceny wydajności modelu uczenia maszynowego po jego trenowaniu. Składa się z danych wejściowych, ale nie zawiera oczekiwanych wyników. Model jest testowany na tych danych, a następnie porównuje swoje przewidywania z rzeczywistymi wynikami, które są znane tylko dla zbioru testowego.
Zbiór testowy jest kluczowy, ponieważ pozwala nam ocenić, jak dobrze model radzi sobie z nowymi danymi, których nie widział podczas treningu. Jeśli model osiąga dobre wyniki na zbiorze testowym, oznacza to, że jest w stanie generalizować i przewidywać poprawnie na nowych danych.
Burstiness
Burstiness jest miarą tego, jak dobrze model radzi sobie z nieoczekiwanymi i rzadkimi przypadkami. Im lepiej model radzi sobie z burstiness, tym bardziej elastyczny i odporny jest na nowe dane. Zbiór testowy jest wykorzystywany do oceny burstiness modelu.
Ważne jest, aby zbiór testowy zawierał różne przypadki, w tym te, które są rzadkie i nieoczekiwane. Jeśli model radzi sobie dobrze z takimi przypadkami, oznacza to, że jest elastyczny i potrafi przewidywać poprawnie nawet w trudnych sytuacjach.
Podsumowanie
Zbiór uczący i zbiór testowy są nieodłącznymi elementami procesu uczenia maszynowego. Zbiór uczący jest wykorzystywany do trenowania modelu, podczas gdy zbiór testowy służy do oceny jego wydajności na nowych danych. Perpleksja i burstiness są dwoma ważnymi miarami, które pomagają nam ocenić jakość modelu.
Ważne jest, aby zarówno zbiór uczący, jak i zbiór testowy były różnorodne i reprezentatywne, aby model mógł nauczyć się rozpoznawać różne wzorce i zależności. Dzięki temu model będzie w stanie generalizować i przewidywać poprawnie na nowych danych.
Zbiór testowy to zbiór danych, który jest używany do oceny wydajności modelu uczenia maszynowego po jego treningu. Zawiera on przykłady, które nie były używane podczas procesu uczenia i służy do sprawdzenia, jak dobrze model generalizuje na nowych, nieznanych danych.
Zbiór uczący natomiast to zbiór danych, który jest używany do treningu modelu uczenia maszynowego. Składa się z przykładów, na których model jest uczony, aby nauczyć się odpowiednich wzorców i zależności w danych.
Link tagu HTML do strony https://www.epce.org.pl/ można utworzyć w następujący sposób:
