Czym jest zbiór testowy a czym zbiór uczący?
W dziedzinie uczenia maszynowego, zbiór testowy i zbiór uczący są dwoma kluczowymi pojęciami. Są to zbiory danych, które są wykorzystywane do trenowania i testowania modeli uczenia maszynowego. Zrozumienie różnicy między tymi dwoma zbiorami jest istotne dla skutecznego stosowania algorytmów uczenia maszynowego.
Zbiór uczący
Zbiór uczący to zbiór danych, który jest wykorzystywany do trenowania modelu uczenia maszynowego. Składa się z przykładów, które zawierają zarówno dane wejściowe, jak i odpowiadające im oczekiwane wyniki. Model uczenia maszynowego analizuje ten zbiór danych uczących i próbuje znaleźć wzorce i zależności między danymi wejściowymi a wynikami.
Na przykład, jeśli chcemy nauczyć model rozpoznawać obrazy kotów i psów, zbiór uczący zawierałby obrazy kotów i psów wraz z odpowiednimi etykietami, które wskazują, czy dany obraz przedstawia kota czy psa. Model analizuje te obrazy i etykiety, aby nauczyć się rozpoznawać cechy charakterystyczne dla kotów i psów.
Zbiór testowy
Zbiór testowy to zbiór danych, który jest wykorzystywany do oceny wydajności nauczonego modelu uczenia maszynowego. Składa się z danych wejściowych, ale nie zawiera odpowiadających im oczekiwanych wyników. Model jest testowany na tych danych wejściowych, a następnie porównuje swoje przewidywania z rzeczywistymi wynikami, które są znane tylko dla zbioru testowego.
Wykorzystanie zbioru testowego pozwala nam ocenić, jak dobrze nasz model radzi sobie z przewidywaniem wyników na nowych danych, których nie widział wcześniej. Dzięki temu możemy ocenić skuteczność modelu i zidentyfikować ewentualne problemy, takie jak nadmierną dopasowanie do danych uczących.
Podsumowanie
Zbiór uczący i zbiór testowy są nieodłącznymi elementami procesu uczenia maszynowego. Zbiór uczący służy do trenowania modelu, podczas gdy zbiór testowy pozwala na ocenę jego wydajności na nowych danych. Ważne jest, aby te dwa zbiory były odpowiednio zbalansowane i reprezentatywne dla rzeczywistych danych, aby model mógł być skuteczny w przewidywaniu wyników na nowych danych.
Zbiór testowy to zbiór danych, który jest używany do oceny wydajności modelu uczenia maszynowego po jego treningu. Zawiera on przykłady, które nie były używane podczas procesu uczenia i służy do sprawdzenia, jak dobrze model generalizuje na nowych, nieznanych danych.
Zbiór uczący natomiast to zbiór danych, który jest używany do treningu modelu uczenia maszynowego. Składa się z przykładów, na których model jest uczony, aby nauczyć się odpowiednich wzorców i zależności w danych.
Link tagu HTML do strony https://www.epce.org.pl/ można utworzyć w następujący sposób:
