Вопрос или проблема
Может ли кто-нибудь объяснить, следует ли строить кривые обучения, используя весь набор данных (все X и все y) или только учебный набор данных (X_train и y_train)?
Предположим, это регрессионная задача: что вы отображаете, так это точность на обучающей выборке (а также точность на валидационной выборке) на графике точность против эпохи.
Технически вы используете весь набор данных, но нужно разделить его заранее, т.е. вы используете (X_train, y_train) и ваш валидационный набор данных (X_val, y_val).
.
Ответ или решение
Вопрос о том, как правильно строить кривые обучения в контексте задачи регрессии, может вызвать определенную путаницу, особенно если не учтены ключевые аспекты процесса моделирования. Рассмотрим это более подробно.
Что такое Кривые Обучения?
Кривые обучения — это графики, которые показывают, как изменяется точность модели (или другая метрика качества) в зависимости от размера обучающего набора данных или количества эпох обучения. Эти графики позволяют выявить проблемы с переобучением или недообучением, оценить необходимость увеличения объема данных и выбрать оптимальные гиперпараметры модели.
Что необходимо для построения Кривых Обучения?
-
Разделение Данных: Прежде всего, все имеющиеся данные необходимо разделить на, как минимум, две подгруппы: обучающий набор (X_train, y_train) и валидационный набор (X_val, y_val). Это стандартный подход, который позволяет модели обучаться на одной части данных и проверяться на другой.
-
Обучающая кривая: Она строится на основании обучающего набора данных. В этом случае оценивается, как хорошо модель обучается на данных, которые она "видит". График обычно показывает уменьшение ошибки на обучающей выборке по мере увеличения количества эпох или размера обучающего набора.
-
Валидационная кривая: Параллельно строится график ошибки на валидационном наборе. Это позволяет оценить, насколько хорошо модель обобщает полученные знания на новых данных.
Почему не использовать весь набор данных?
Использование всего набора данных для построения кривых обучения может искажать картину:
- Переобучение: Если использовать весь набор данных для оценки, модель может выглядеть избыточно точной, так как она проверяется на тех же данных, на которых обучалась.
- Отсутствие обобщения: Полные данные не позволяют понять, как модель будет работать на неизвестных наборах данных, так как не происходит независимой оценки.
Правильный подход
Исходя из всего вышеизложенного, кривые обучения должны строиться отдельно для обучающего и валидационного наборов. Это помогает обнаружить проблемы с качеством модели на ранних этапах и принять обоснованные решения на основе наглядных данных.
Для SEO оптимизации данной темы можно использовать ключевые слова и фразы: "кривые обучения", "разделение данных", "валидация модели", "обучение модели", "регрессионный анализ".
Используя такой подход, можно значительно повысить эффективность процесса обучения и успешно применять модели в практических задачах.