Вопрос или проблема
Я разделил свой набор данных на обучающую (80%) и тестовую (20%) выборки. Обучил модель логистической регрессии на обучающем наборе. Теперь хочу проверить адекватность модели с помощью хи-квадрат теста на согласие, на каком наборе данных мне следует его применить — на тестовом или обучающем?
Вы должны применить его к тестовым данным, так как вы уже обучили свою модель на обучающих данных.
Ответ или решение
Вопрос о том, следует ли проверять качество модели на обучающем (train) или тестовом (test) наборе данных, крайне важен в контексте построения и оценки моделей машинного обучения, таких как логистическая регрессия. В данной ситуации, после разделения исходного набора данных на 80% для обучения и 20% для тестирования, правильный подход заключается в следующем:
### 1. Нужда в оценке модели
После выполнения обучения модели на обучающем наборе, необходимо оценить её представительность и способность прогнозировать на новых, невидимых данных. Это и есть задача тестирования, где мы проверяем, насколько хорошо наша модель может справляться с данными, отличными от тех, на которых она была обучена.
### 2. Смысл тестирования на тестовом наборе
Применение теста на согласованность, такого как хи-квадратный тест, на тестовом наборе данных позволяет получить объективную оценку качества прогнозов модели. Тестирование на учебном наборе будет искажать реальную эффективность модели, так как она уже “знает” эти данные. Использование тестового набора позволяет выявить возможные недостатки и переобучение модели.
### 3. Применение хи-квадратного теста
Хи-квадратный тест позволяет оценить, хорошо ли модель описывает наблюдаемые данные. Применив его к тестовому набору, вы сможете понять, в какой степени предсказанные вероятности совпадают с фактическими результатами. Это дает представление о том, насколько ваша модель готова к применению в реальных сценариях.
### 4. Заключение
Таким образом, для проверки качества модели логистической регрессии с помощью хи-квадратного теста следует применять тестовый набор данных. Это обеспечит наиболее точное понимание эффективности модели и её способности обобщать на новые данные.
### Дополнительные рекомендации
Рекомендуется также рассмотреть использование других метрик производительности, таких как кросс-валидация, точность (accuracy), полнота (recall), и F-мера, что даст более полное представление о качестве модели в целом. Кроме того, анализ остатков и визуализация результатов также могут помочь в понимании производительности модели.
В общем, для достижения максимальной достоверности результатов использования логистической регрессии и предотвращения переобучения важно сосредоточиться на тестовом наборе данных для всех этапов оценки модели.