Вопрос или проблема
Когда вы планируете обучать модель, имеет ли смысл разделение данных на 60-20-20 для обучения, валидации и тестирования, сначала настраивая гиперпараметры на обучающем наборе данных, используя валидационный набор, и выбирая лучшую модель. Затем обучение происходит на объединенном наборе train + val, а окончательное тестирование осуществляется на тестовом наборе?
Я бы сказал, что это сильно зависит от типа данных, которые у вас есть, и от поставленной задачи. Если доступный набор данных достаточно большой, вы можете добавить больший валидационный и тестовый набор. Если у вас есть только ограниченные данные, вы можете рассмотреть возможность уменьшения размера валидационного и тестового набора, чтобы улучшить модель, предоставив ей больше данных для обучения.
Но, говоря в общем, не имея дополнительной информации о вашем случае, этот подход вполне приемлем.
Ответ или решение
Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки — ключевая часть процесса машинного обучения, особенно когда дело касается настройки гиперпараметров. Рассмотрим предложенный вами подход: разделение данных на 60% для обучения, 20% для валидации и 20% для тестирования.
### 1. Разделение данных
Такое разделение имеет свои плюсы и минусы. Прежде всего, 60% данных для обучения является разумной величиной, особенно если у вас достаточно большой объем данных. Это позволяет модели лучше обучаться, используя разнообразные примеры из обучающей выборки. Валидационная выборка поможет вам настраивать гиперпараметры и выбирать наилушшую архитектуру модели, а тестовая выборка послужит для окончательной оценки производительности модели.
### 2. Настройка гиперпараметров
Ваш подход к настраиванию гиперпараметров, основанному на использовании обучающей и валидационной выборок, является стандартным и эффективным. Во время процесса обучения вы можете протестировать различные комбинации гиперпараметров на обучающей выборке и проверять качество модели на валидационной выборке. После того как вы выберете наилучшую модель (по метрикам, полученным на валидационной выборке), вы можете использовать как обучающую, так и валидационную выборки для повторного обучения модели, что позволит вам лучше использовать имеющиеся данные.
### 3. Окончательное тестирование
Завершив обучение на объединенной выборке (train + val), вы должны провести оценку производительности модели на тестовой выборке. Это важно, так как тестовая выборка должна оставаться невидимой для модели во время всего процесса обучения и настройки гиперпараметров. Это позволяет вам получить наиболее объективную оценку способности модели обобщать на новых, не встречавшихся ранее данных.
### 4. Ограничения и рекомендации
Важно учитывать, что если размер вашего исходного набора данных небольшой, 60-20-20 может оказаться не оптимальным. В таких случаях, возможно, будет целесообразно уменьшить размер валидационной и тестовой выборок, чтобы предоставить больше данных для обучения. Предполагается, что имея меньше данных, модель может не достичь высокой производительности, если ее недостаточно хорошо обучить.
### Заключение
В общем, предложенный вами подход к разделению данных и настройке гиперпараметров является вполне разумным и может обеспечить надежную оценку производительности модели, если объем данных достаточен. Однако всегда следует адаптировать стратегию в соответствии с особенностями ваших данных и задачей, с которой вы работаете.