Семь распространенных причин утечки данных при машинном обучении
• Утечка данных в машинном обучении может привести к завышенным показателям производительности и моделям, не поддающимся обобщению на невидимые данные. • Настройка проблемы: важно разделить данные на обучающий и тестовый наборы для предотвращения утечки данных. • Ошибки при предварительной обработке данных: масштабирование числовых объектов, целевое кодирование, сопоставление пропущенных значений, повышающая дискретизация/SMOTE перед разделением данных. • Ошибки при разработке функциональных возможностей: использование будущих данных при разработке функций, разделение поездов на тестовые группы. • Важно соблюдать последовательность при разделении данных на поезд и тест, а также использовать временные разбиения для данных временных рядов. • Чтобы предотвратить утечку данных, следует задавать себе два ключевых вопроса: предоставляю ли я информацию из набора тестов в процессе обучения и использую ли я будущие данные, недоступные при составлении прогнозов.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
