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法律研究理解機器學習中的訓練集和測試集劃分準則
在機器學習領域，訓練測試集劃分是一個簡單而有效的方法。其本質是將你的資料集分成兩個獨立的集合，一個用於訓練你的模型，另一個用於評估其準確性。這種方法可以評估你的模型根據新資料進行預測的效率。透過向模型提供一個它從未訓練過的新資料集，你可以評估模型的泛化能力，以及它在現實世界中的表現。訓練測試集劃分本質上是對模型能力的“現實檢驗”，讓你更好地理解模型的優缺點。這使你可以調整和改進模型以更好地滿足你的目標，最終產生更準確和可靠的預測。在這篇文章中，我們將探討訓練集和測試集劃分的準則，包括其重要性和實際應用。
什麼是訓練測試集劃分？
在機器學習中，訓練測試集劃分是指將你的資料集分成兩個不同的集合：一個用於訓練你的模型，另一個用於評估其效能。這種劃分的目的是評估你的模型對假設資料的準確性，這對於確保模型能夠有效地泛化並在實踐中產生準確的預測至關重要。在使用訓練集調整模型的權重和偏差後，可以透過將模型使用測試集做出的預測與資料集中實際值進行比較來測試你的模型。為了確保資料在整個資料集中的一致性，並且模型不會過度擬合訓練集，劃分通常是隨機進行的。透過這種方法，你可以確保你的模型儘可能準確，並能夠準確預測未來的資料。
為什麼訓練測試集劃分很重要？
資料科學必須使用未見資料來評估機器學習模型的有效性。這是因為模型可能在其訓練的資料集上表現非常好，但在使用全新的、未測試的資料時卻表現很差。換句話說，過度擬合訓練資料的模型在應用於新資料時可能會產生不正確的預測。當模型變得過於複雜時，就會發生過擬合，模型開始記住訓練資料而不是學習潛在的模式。這導致模型過於針對訓練資料集，在測試集上表現不佳。為了避免過擬合併確保模型在實際應用中是準確和可靠的，評估其在未觀察到的資料上的效能至關重要。
理解訓練測試集劃分的準則
隨機劃分
資料劃分最常用的是隨機劃分。資料被隨機分成兩組，通常是70%用於訓練，30%用於測試。當資料中沒有你希望保留在測試集中的固有模式或結構時，這種方法非常有用。隨機劃分的好處是確保訓練集和測試集都代表完整資料集，從而降低過擬合的可能性。
分層劃分
在分層劃分中，資料根據特定變數被分成子集，從而在訓練集和測試集中保持該特定變數的分佈。當處理不平衡的資料集時——也就是說，當每個類別沒有相同數量的樣本時——這個準則非常有用。分層劃分可以透過確保訓練集和測試集在每個類別中具有相同數量的樣本，來幫助提高模型的準確性。
基於時間的劃分
在基於時間的劃分中，資料根據時間被分成子集。當處理時間序列資料時，其中事件的順序很重要，這種方法經常使用。在基於時間的劃分中，測試集通常包含在特定時間點之後發生的所有事件，而訓練集通常包含在此時間點之前發生的所有事件。在時間序列預測中，模型必須使用歷史資料進行訓練，並使用未來資料進行評估。
K折交叉驗證
K折交叉驗證包括將資料分成K個子集或摺疊，使用每個摺疊作為測試集，其餘K-1個摺疊作為訓練集。在這個過程中，每個摺疊都會在K次迭代中作為測試集使用一次。當處理較小的資料集時，其中可能沒有足夠的資料來分成訓練集和測試集，K折交叉驗證非常有用。
結論
在機器學習中，訓練測試集劃分是確保你的模型能夠有效地泛化並在全新的、未經測試的資料上做出準確預測的關鍵步驟。資料可以分成兩個子集，以便你的模型在一個子集上進行訓練，而在另一個子集上進行評估，最終產生更準確的預測。然而，選擇合適的資料劃分準則的重要性怎麼強調都不為過。根據資料的型別和試圖解決的問題，某些準則可能比其他準則更合適。這可以提高模型的準確性，避免過擬合，並確保模型對全新的、未經測試的資料具有魯棒性。總之，在不同情況下使用不同準則的優勢最終可以提供更準確和可靠的機器學習模型。
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