Вопрос или проблема
Я знаю, что на практике мы часто используем традиционное разделение 80-20 для разделения на обучающую и тестовую выборки. Однако для калибровки вероятности нам часто нужен дополнительный набор для калибровки. Как это следует сделать, и какой обычно оптимальный размер для набора калибровки? Должен ли я взять произвольные 10% от обучающих данных, чтобы зарезервировать для калибровки вероятности?
Ответ или решение
Калибровка Размеров Набора Данных: Оптимизация и Практические Рекомендации
В современных подходах к машинному обучению часто применяется разделение данных на обучающую и тестовую выборки с традиционным соотношением 80-20. Однако, для достижения более точной настройки моделей, особенно в контексте вероятностной калибровки, необходимо также выделение дополнительной выборки — калибровочной.
Что такое калибровка?
Калибровка вероятностей — это процесс, который позволяет моделям машинного обучения давать более надежные и точные вероятностные оценки. Даже если модель демонстрирует высокую точность, ее предсказания вероятностей могут быть неравномерными или искажёнными. Использование калибровочного набора данных позволяет корректировать эти вероятностные оценки на основе фактической информации.
Как разделить данные на наборы?
Для выполнения правильного разделения данных рекомендуем следующий подход:
-
Исходные данные: Начните с общего объема имеющихся данных.
-
Обучающая и тестовая выборки: Первым этапом выполните традиционное разделение на обучающую (например, 80%) и тестовую выборку (20%).
-
Калибровочная выборка: Теперь из обучающей выборки необходимо выделить калибровочный набор данных. Оптимальный размер калибровочного набора колеблется от 10% до 20% от обучающей выборки.
- Если вы выбрали 80% данных для обучения, например, выделив 10%, у вас останется 70% для обучения модели. Это даст возможность как учиться на большом объеме данных, так и проводить калибровку вероятностей.
-
Итоговое распределение: У вас будут три основных набора:
- Обучающая выборка: 70% (при 10% для калибровки)
- Калибровочная выборка: 10%
- Тестовая выборка: 20%
Оптимальный размер калибровочной выборки
На практике выбор размера калибровочной выборки может зависеть от специфики задачи и объема доступных данных. В большинстве случаев выделение 10% от обучающей выборки представляется разумным решением. Однако, в случаях, когда данные редки или представляют особую сложность, следует рассмотреть вариант увеличения размера калибровочного набора, возможно, до 20%.
Это позволит получить более точные и калиброванные вероятностные оценки. Лучше всего эксперименты с различными размерами калибровочного набора будут помогать вам осознать, какой объем данных обеспечивает оптимальный баланс между универсальностью модели и качеством вероятностного прогноза.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что подход к наливу данных для машинного обучения, включая этапы выделения калибровочной выборки, должен быть продуманным и структурированным. Эффективное использование данных предоставляет возможность достигнуть более надежного и поддающегося интерпретации анализа, что в свою очередь влияет на обоснованность и точность принимаемых решений в дальнейшем. Ваша цель — достичь как можно более высокой точности как в предсказаниях, так и в вероятностных оценках. Поэтому выделение калибровочного набора — это шаг, который стоит сделать для повышения качества модели.
SEO Оптимизация
Для лучшего восприятия и повышения видимости вашего текста в поисковых системах, используйте ключевые слова, такие как "калибровка вероятностей", "набор данных", "разделение данных", "обучающая выборка". Это поможет привлечь больше читателей, заинтересованных в понимании тонкостей обработки данных и оптимизации моделей машинного обучения.