Train, Test, और Validation डेटासेट बनाना

Python में Model Validation

Kasey Jones

Data Scientist

पारंपरिक train/test स्प्लिट

डेटा स्प्लिटिंग में उपलब्ध डेटा का बड़ा हिस्सा ट्रेनिंग के लिए, और छोटा हिस्सा टेस्टिंग डेटासेट के लिए रखा जाता है.

Dataset	परिभाषा
Train	मॉडल फिट करने के लिए उपयोग किया गया डेटा सैंपल
Test (holdout sample)	मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने का डेटा सैंपल

अनुपात के उदाहरण

import pandas as pd

tic_tac_toe = pd.read_csv("tic-tac-toe.csv")
X = pd.get_dummies(tic_tac_toe.iloc[:,0:9])
y = tic_tac_toe.iloc[:, 9]

डमी वैरिएबल कवर करने वाले Python कोर्स:

X_train, X_test, y_train, y_test  =\
    train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1111)

पैरामीटर:

जब अलग-अलग मॉडल पैरामीटर टेस्ट करते हैं तो क्या करें?

मॉडल पैरामीटर टेस्ट करने के लिए, उपलब्ध डेटा को तीन भागों में बाँटें: एक ट्रेनिंग, एक validation, और एक टेस्टिंग के लिए.

X_temp, X_test, y_temp, y_test  =\
    train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1111)

X_train, X_val, y_train, y_val =\
    train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.25, random_state=11111)

Python में Model Validation