Как разделить данные на тренировочное и тестовое множества в Python с помощью функции train_test_split

В машинном обучении обычно используется методика разделения данных на обучающую и тестовую выборки. Это необходимо для оценки эффективности моделей машинного обучения и предотвращения переобучения. Однако, перед разделением данных на выборки, необходимо решить проблему уникальности автономных данных и обеспечить случайное перемешивание.

В Python существует специальная функция, называемая «train_test_split», которая позволяет эффективно разделить данные на обучающую и тестовую выборки. Основное назначение этой функции заключается в том, чтобы случайным образом разбить исходный набор данных на две части: обучающую выборку, которая будет использоваться для обучения модели, и тестовую выборку, которая будет использоваться для проверки ее эффективности и точности.

Применение функции «train_test_split» в Python очень простое. Вам просто нужно передать в нее ваши данные в виде массива или матрицы, а также указать желаемый размер тестовой выборки при помощи параметра «test_size». Функция «train_test_split» возвращает обучающую и тестовую выборки, которые можно использовать для обучения и проверки модели соответственно.

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = np.arange(10).reshape((5, 2))

y = range(5)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Таким образом, использование функции «train_test_split» позволяет нам легко разделить наши данные на обучающую и тестовую выборки и использовать их для обучения и оценки моделей машинного обучения в Python.

Определение и цель

Train-test split Python — это метод разделения набора данных на обучающую и тестовую выборки с использованием Python. Данный метод широко применяется в машинном обучении для оценки качества модели и проведения различных экспериментов.

Основная цель разделения выборки на обучающую и тестовую состоит в том, чтобы иметь возможность проверить качество модели на данных, которые она ранее не видела. Это позволяет оценить, насколько хорошо модель обобщает данные и способна делать предсказания для новых, ранее невидимых примеров.

Обучающая выборка используется для обучения модели, то есть настройки ее параметров на имеющихся данных. Тестовая выборка же служит для проверки качества модели и оценки ее предсказательной способности.

Разделение выборки на обучающую и тестовую проводится случайным образом, чтобы избежать смещения искомых характеристик в одну из выборок. Чаще всего выборка разделяется пропорционально, например, на 70% обучающей и 30% тестовой, но это отношение может быть изменено в зависимости от конкретной задачи и объема данных.

Использование train-test split Python позволяет проводить надежное тестирование модели и оценивать ее качество перед ее применением на новых данных, что является неотъемлемой частью процесса машинного обучения и помогает принимать информированные решения.

Методика разделения

Методика разделения данных на обучающую выборку и тестовую выборку является важным шагом при создании модели машинного обучения. Она помогает оценить качество модели и проверить ее работоспособность на новых данных.

Одной из наиболее распространенных методик разделения является случайное разделение. При этом данные разделяются таким образом, что часть данных используется для обучения модели, а другая часть — для тестирования модели.

Чаще всего применяется следующая схема разделения данных:

1. Исходные данные случайным образом перемешиваются. Это необходимо для того, чтобы обеспечить случайность выборки.
2. Задается процентное соотношение между обучающей выборкой и тестовой выборкой. Обычно используется соотношение 70:30 или 80:20, однако можно выбрать и другие значения, в зависимости от особенностей задачи.
3. Исходные данные разделяются на две части согласно заданному процентному соотношению. Обучающая выборка будет использоваться для обучения модели, а тестовая выборка — для проверки и оценки качества модели.

Важно учесть, что при разделении данных необходимо помнить о представительности выборки. Данные в обучающей и тестовой выборках должны быть репрезентативными и отражать характеристики всей исходной выборки. Иначе модель может не быть эффективной и не давать достоверных результатов на новых данных.

Также, при разделении данных следует учесть, что в исходных данных может быть неравномерное распределение классов. В этом случае можно использовать стратифицированную выборку, которая учитывает процентное соотношение классов в обучающей и тестовой выборках.

Применение методик разделения данных позволяет более корректно оценить работу модели и установить ее эффективность на новых данных. Это важный шаг при создании модели машинного обучения.

Пример использования

Ниже приведен пример использования метода train_test_split() из библиотеки scikit-learn:

Импортируем необходимые библиотеки:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

Загружаем данные:

data = pd.read_csv("data.csv")

Разделяем данные на обучающую выборку и тестовую выборку:

X = data.drop("target", axis=1)
y = data["target"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

В данном примере мы создали обучающую выборку (X_train и y_train) и тестовую выборку (X_test и y_test). Обучающая выборка составляет 80% от исходных данных, а тестовая выборка — 20%. Также мы использовали параметр random_state=42 для задания конкретного значения «случайности», чтобы результаты были воспроизводимыми.

Используем полученные выборки для обучения модели и оценки ее качества:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

В данном примере мы использовали линейную регрессию для обучения модели и получили предсказанные значения для тестовой выборки (y_pred). Затем мы оценили качество предсказания с помощью метрики mean_squared_error, которая показывает среднеквадратичную ошибку между истинными значениями (y_test) и предсказанными значениями (y_pred).

Выводим результаты:

print("Mean Squared Error:", mse)

С помощью этого кода мы выводим значение среднеквадратичной ошибки (MSE), которое позволяет оценить качество предсказания модели.

Важные моменты

Разделение выборки на обучающую и тестовую является важным этапом при разработке моделей машинного обучения. Ниже представлены несколько важных моментов, которые следует учитывать при использовании функции train_test_split в Python.

• Разделение данных: функция train_test_split позволяет разделить исходные данные на две части: обучающую выборку и тестовую выборку. Обучающая выборка используется для тренировки модели, а тестовая выборка — для оценки ее качества. Обратите внимание, что обе выборки должны быть репрезентативными и должны одинаково отражать общую структуру данных.
• Случайность: разделение данных должно быть случайным, чтобы избежать смещения результатов. В Python функция train_test_split позволяет установить параметр random_state, который гарантирует воспроизводимость результатов.
• Размер тестовой выборки: важно выбрать подходящий размер тестовой выборки. Обычно выборка делится на 70-80% для обучения модели и 20-30% для тестирования. Однако конкретный размер выборки зависит от типа данных и размера исходной выборки.
• Стратификация: при разделении выборки может быть полезно учесть баланс классов. Если данные имеют дисбаланс классов, можно использовать параметр stratify функции train_test_split. Это поможет сохранить пропорциональное соотношение классов в обучающей и тестовой выборках.

Умение правильно использовать функцию train_test_split и учитывать эти важные моменты поможет достичь более точных результатов и избежать ошибок при разработке моделей машинного обучения в Python.

Вопрос-ответ

Какая основная цель использования train test split?

Основная цель использования функции train test split в Python заключается в разделении исходного датасета на обучающую и тестовую выборки. Это позволяет оценить качество модели, его обобщающую способность и способность обнаруживать новые данные.

Как работает функция train test split?

Функция train test split разделяет исходный датасет на обучающую и тестовую выборки. Она принимает на вход данные (X) и целевую переменную (y), а также опционально задает размер тестовой выборки и способ рандомизации. Функция случайным образом разбивает данные на две части и возвращает их в соотношении, указанном пользователем.

Как задать размер тестовой выборки с помощью функции train test split?

Размер тестовой выборки можно задать с помощью параметра test_size при вызове функции train test split. Этот параметр принимает значения от 0 до 1, где 0 означает, что тестовая выборка пуста, а 1 означает, что тестовая выборка полностью состоит из исходных данных. Например, test_size=0.2 означает, что тестовая выборка будет составлять 20% от исходных данных.

Можно ли задать способ рандомизации при использовании функции train test split?

Да, способ рандомизации можно задать при использовании функции train test split. Для этого можно использовать параметр random_state. Этот параметр позволяет задать значение случайного состояния, которое будет использоваться при разделении данных. Если параметр random_state не указан, будет использовано текущее случайное состояние. Если указать одно и то же значение random_state при каждом вызове функции, результат разбиения будет одинаковым.

Каким образом можно использовать обученную модель с разделенными на train и test данными?

После разделения данных на обучающую и тестовую выборки и обучения модели на обучающих данных, можно использовать обученную модель для предсказания значений для тестовой выборки. Это позволяет оценить качество предсказаний модели на новых данных, которые модель ранее не видела. Результаты предсказаний можно сравнить с реальными значениями из тестовой выборки для оценки точности модели.