Test-Train-Split: Erstellung zuverlässiger Datensätze für maschinelles Lernen

Was ist ein Test-Train-Split?

Beim maschinellen Lernen geht es darum, Algorithmen zu entwickeln, die in der Lage sind, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Um diese Algorithmen zu trainieren, benötigen wir Daten. Aber nicht alle Daten sind gleichwertig, und es ist wichtig, sicherzustellen, dass wir zuverlässige Ergebnisse erhalten. Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Verwendung eines Test-Train-Splits.

Ein Test-Train-Split ist eine Methode, bei der wir unsere Daten in zwei Gruppen aufteilen: eine Trainingsgruppe und eine Testgruppe. Die Trainingsgruppe wird verwendet, um den Algorithmus zu trainieren, während die Testgruppe verwendet wird, um die Leistung des Algorithmus zu bewerten.

Warum ist das wichtig? Nun, wenn wir unseren Algorithmus auf allen unseren Daten trainieren und dann auf denselben Daten testen, auf denen wir ihn trainiert haben, kann es sein, dass der Algorithmus sehr gut abschneidet, aber in der Realität nicht so gut funktioniert. Das liegt daran, dass der Algorithmus möglicherweise zu gut an die Trainingsdaten angepasst ist und nicht in der Lage ist, neue Daten korrekt zu verarbeiten.

Durch die Verwendung eines Test-Train-Splits können wir sicherstellen, dass unser Algorithmus in der Lage ist, neue Daten korrekt zu verarbeiten. Wir trainieren den Algorithmus auf einer Teilmenge unserer Daten und testen ihn dann auf einer anderen Teilmenge. Auf diese Weise können wir sicherstellen, dass der Algorithmus in der Lage ist, neue Daten korrekt zu verarbeiten und nicht nur auf die Trainingsdaten überangepasst ist.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, einen Test-Train-Split durchzuführen. Eine Möglichkeit besteht darin, die Daten zufällig aufzuteilen. Wir können beispielsweise 80% unserer Daten für das Training und 20% für den Test verwenden. Eine andere Möglichkeit besteht darin, die Daten nach bestimmten Kriterien aufzuteilen. Wenn wir beispielsweise einen Algorithmus entwickeln, der Gesichter erkennen soll, können wir die Daten nach Geschlecht oder Alter aufteilen, um sicherzustellen, dass der Algorithmus in der Lage ist, Gesichter unabhängig von diesen Faktoren zu erkennen.

Es ist auch wichtig, sicherzustellen, dass die Daten in beiden Gruppen repräsentativ sind. Wenn wir beispielsweise einen Algorithmus entwickeln, der dazu verwendet wird, Diagnosen auf der Grundlage von medizinischen Bildern zu stellen, müssen wir sicherstellen, dass sowohl die Trainings- als auch die Testdaten eine angemessene Anzahl von Bildern mit verschiedenen Erkrankungen enthalten. Wenn wir nur Bilder von gesunden Menschen in der Trainingsgruppe haben, wird der Algorithmus nicht in der Lage sein, korrekte Diagnosen für kranke Menschen zu stellen.

Ein weiterer wichtiger Faktor bei der Erstellung eines Test-Train-Splits ist die Verwendung von Kreuzvalidierung. Kreuzvalidierung ist eine Methode, bei der wir unsere Daten in mehrere Teile aufteilen und den Algorithmus auf jedem Teil trainieren und auf den anderen Teilen testen. Auf diese Weise können wir sicherstellen, dass der Algorithmus auf allen unseren Daten gut funktioniert und nicht nur auf einer bestimmten Teilmenge.

Insgesamt ist ein Test-Train-Split eine wichtige Methode, um sicherzustellen, dass unsere Algorithmen zuverlässige Ergebnisse liefern. Durch die Verwendung eines Test-Train-Splits können wir sicherstellen, dass unser Algorithmus in der Lage ist, neue Daten korrekt zu verarbeiten und nicht nur auf die Trainingsdaten überangepasst ist. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Daten in beiden Gruppen repräsentativ sind und dass wir Kreuzvalidierung verwenden, um sicherzustellen, dass der Algorithmus auf allen unseren Daten gut funktioniert.