Нестандартный подход к обучению, тестированию и валидации для набора данных

• Обеспечение целостности распределения при разделении небольших наборов данных важно для статистического анализа и получения подробной информации. • Существуют различные методы выборки: случайная выборка, стратифицированная выборка, кластерная выборка, систематическая выборка и т.д. • В статье рассматриваются подходы для разделения набора данных для машинного обучения на наборы "Обучение-тестирование-валидация" на Python. • Приведены примеры подходов: простой поезд-тест-Val Split, стратифицированный поезд-тест-Валь-Сплит, перекрестная проверка в K раз, стратифицированная K-кратная перекрестная проверка. • Ограничения методов выборки включают случайное разбиение на тестовые значения, стратифицированное разделение и кластеризацию. • Комбинация кластеризации и случайной выборки или стратифицированной выборки может помочь обеспечить одинаковое распределение между обучающими, тестовыми и валидационными наборами при небольшом количестве наблюдений.

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А телеграм-бот опубликовал пост в Сетке. читать материал полностью