بيانات التدريب، التحقق والاختبار

في التعلم الآلي ، تعد دراسة وبناء الخوارزميات التي يمكن أن تتعلم من البيانات وتصدرها مهمة شائعة. [1] تعمل مثل هذه الخوارزميات عن طريق إجراء تنبؤات أو قرارات تستند إلى البيانات من خلال بناء نموذج رياضي من البيانات المدخلة.[2]

عادةً ما تأتي البيانات المستخدمة لبناء النموذج النهائي من مجموعات بيانات متعددة. على وجه الخصوص ، يتم استخدام ثلاث مجموعات من البيانات بشكل شائع في المراحل المختلفة من إنشاء النموذج.

بيانات التدريب

بيانات التدريب هي مجموعة بيانات من الأمثلة المستخدمة للتعلم ، وهي تناسب المتغيرات (مثل القيم) ، على سبيل المثال ، المصنف.[3][4]

تميل معظم المقاربات التي تبحث من خلال بيانات التدريب عن العلاقات التجريبية إلى مناسبة البيانات ، بمعنى أنه يمكنها تحديد العلاقات الواضحة في بيانات التدريب التي لا تتم بشكل عام.

بيانات التحقق

مجموعة بيانات التحقق عبارة عن مجموعة بيانات من الأمثلة المستخدمة لضبط بنية المتغيرات من المصنف. يسمى أحيانًا مجموعة التطوير . في الشبكات العصبية الاصطناعية ، تكون بنية المتغيرات hyperparameter ، على سبيل المثال ، عدد الوحدات المخفية. يجب أن تتبع مجموعة الاختبار (كما ذكر أعلاه) نفس التوزيع الاحتمالي مثل مجموعة بيانات التدريب.

بيانات الاختبار

مجموعة بيانات الاختبار هي مجموعة بيانات مستقلة عن مجموعة بيانات التدريب ، ولكنها تتبع نفس توزيع الاحتمالية كمجموعة بيانات تدريبية. إذا كان النموذج المناسب لمجموعة بيانات التدريب مناسبًا أيضًا لمجموعة بيانات الاختبار ، فقد حدث الحد الأدنى من المطابقة الزائدة (انظر الشكل أدناه). عادةً ما يشير التركيب الأفضل لمجموعات البيانات التدريبية بخلاف مجموعة بيانات الاختبار إلى المطابقة الزائد.

وبالتالي ، فإن مجموعة الاختبار هي مجموعة من الأمثلة المستخدمة فقط لتقييم الأداء (أي التعميم) لمصنف محدد بالكامل.

مجموعة تدريب (يسار) ومجموعة اختبار (يمين) من نفس المجموعة الإحصائية كنقاط زرقاء. نموذجان تنبؤيان يتناسبان مع بيانات التدريب. يتم رسم كل من النماذج المجهزة مع كل من مجموعات التدريب والاختبار. في مجموعة التدريب ، يكون (متوسط الخطأ المربع) للملاءمة الموضحة باللون البرتقالي 4 ، في حين أن متوسط الخطأ المربع للملائمة المبينة باللون الأخضر هو 9. في مجموعة الاختبار ، يكون متوسط الخطأ المربع للملائمة الموضح باللون البرتقالي 15 و متوسط الخطأ المربع للملائمة الموضحة في اللون الأخضر هو 13. يزيد المنحنى البرتقالي بشكل كبير من بيانات التدريب ، حيث أن متوسط الخطأ المربع يزداد بمقدار أربعة أضعاف تقريبًا عند مقارنة الاختبار بمجموعة التدريب. إن المنحنى الأخضر يتغلب على بيانات التدريب بشكل أقل بكثير ، حيث يزيد متوسط الخطأ المربع الخاص به بأقل من عامل 2.

البيانات المعزولة

ببساطة جزء من مجموعة البيانات الأصلية يمكن أن تكون جانبا و تستخدم كمجموعة الاختبار.[5]

المراجع

Ron Kohavi؛ Foster Provost (1998)، "Glossary of terms"، Machine Learning، 30: 271–274، مؤرشف من الأصل في 07 يوليو 2018.
Machine learning and pattern recognition "can be viewed as two facets of the same field."
Ripley, B.D. (1996) Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge: Cambridge University Press, p. 354
"Subject: What are the population, sample, training set, design set, validation set, and test set?", Neural Network FAQ, part 1 of 7: Introduction (txt), comp.ai.neural-nets, Sarle, W.S., ed. (1997, last modified 2002-05-17) نسخة محفوظة 9 مايو 2020 على موقع واي باك مشين.
(PDF) https://web.archive.org/web/20180710195839/https://www.researchgate.net/profile/Ron_Kohavi/publication/2352264_A_Study_of_Cross-Validation_and_Bootstrap_for_Accuracy_Estimation_and_Model_Selection/links/02e7e51bcc14c5e91c000000.pdf، مؤرشف من الأصل (PDF) في 10 يوليو 2018. {{استشهاد ويب}}: الوسيط |title= غير موجود أو فارغ (مساعدة)

بوابة تربية وتعليم
بوابة برمجة الحاسوب
بوابة تعلم الآلة

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.

[1] Ron Kohavi؛ Foster Provost (1998)، "Glossary of terms"، Machine Learning، 30: 271–274، مؤرشف من الأصل في 07 يوليو 2018.

[bishop-2] Machine learning and pattern recognition "can be viewed as two facets of the same field."

[Ripley,_B.D._1996_p._354-3] Ripley, B.D. (1996) Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge: Cambridge University Press, p. 354

[cann-faq-4] "Subject: What are the population, sample, training set, design set, validation set, and test set?", Neural Network FAQ, part 1 of 7: Introduction (txt), comp.ai.neural-nets, Sarle, W.S., ed. (1997, last modified 2002-05-17) نسخة محفوظة 9 مايو 2020 على موقع واي باك مشين.

[5] (PDF) https://web.archive.org/web/20180710195839/https://www.researchgate.net/profile/Ron_Kohavi/publication/2352264_A_Study_of_Cross-Validation_and_Bootstrap_for_Accuracy_Estimation_and_Model_Selection/links/02e7e51bcc14c5e91c000000.pdf، مؤرشف من الأصل (PDF) في 10 يوليو 2018. {{استشهاد ويب}}: الوسيط |title= غير موجود أو فارغ (مساعدة)