‫Kijk ons gaan.
‫We gaan razendsnel naar dit raamwerk, we hebben probleemdefinitie gedaan.
‫We hebben gegevens bekeken.
‫We hebben gekozen voor een evaluatiestatistiek.
‫We hebben een aantal functies begrepen die we in onze gegevens hebben.
‫Nu zijn we bij stap vijf, namelijk modelleren.
‫Nu zijn er een paar onderdelen om te modelleren.
‫Daarom hebben we dit opgedeeld in vier verschillende secties.
‫En dit is waar het deel één is.
‫En dit is waarschijnlijk het belangrijkste concept van machine learning dat drie sets en nu over het geheel
‫van modellering, we willen de vraag beantwoorden op basis van ons probleem en onze gegevens.
‫Welk machine learning-model moeten we gebruiken?
‫Modellering kan worden onderverdeeld in drie delen, het kiezen en trainen van een model, het karnen van een model en het
‫vergelijken van modellen.
‫Voordat we hierop ingaan, is echter deel één van modellering en het belangrijkste
‫onderwerp om in deze hele cursus te bespreken, is het belangrijkste concept in machine learning, de
‫treinvalidatie en testsplitsingen of gewoonlijk drie sets genoemd.
‫Nu u machine learning-modellen wilt gebruiken om inzicht te krijgen in sommige gegevens om de toekomst te voorspellen, is
‫het belangrijk om te testen hoe goed ze zouden presteren in de echte wereld.
‫Om dit te doen, splitst u uw gegevens in drie verschillende sets, een trainingsset om uw model te trainen op een
‫validatieset om uw model op te kiezen, en een testset om uw verschillende modellen te testen en te vergelijken.
‫Waarom is dit belangrijk?
‫Zie het zo als je op de universiteit zit, je zou het cursusmateriaal het hele semester kunnen
‫bestuderen.
‫Dan kunt u vóór het eindexamen bekijken hoe u uw kennis kunt verbeteren op een oefenexamen.
‫Nadat je het oefenexamen goed hebt gedaan, weet je zeker dat je het goed zult doen op het eindexamen als je het
‫eindexamen aflegt.
‫En hoewel je sommige van de problemen nog nooit eerder hebt gezien, ben je in staat
‫om de kennis die je uit het studiemateriaal hebt geleerd, aan te passen aan de iets andere maar vergelijkbare vragen op het eindexamen.
‫Hierdoor slaag je voor het eindexamen met mooie cijfers.
‫Deze aanpassing die je had van het cursusmateriaal en de oefenexamens tot het eindexamen, wordt in machine learning een
‫generalisatie genoemd, of de mogelijkheid voor een machine learning-model om goed te presteren op gegevens
‫die het nog niet eerder heeft gezien vanwege wat het is geleerd op een andere dataset.
‫Waar kan dit nu fout gaan?
‫Nou, als je professor per ongeluk het eindexamen opstuurde zodat iedereen kon oefenen toen het tijd was voor
‫het eigenlijke examen, zou iedereen het al hebben gezien.
‫Nu mensen weten wat ze moeten verwachten, doen ze het examen, beantwoorden ze alle vragen
‫met gemak en krijgt iedereen de hoogste cijfers.
‫Topscores lijken misschien goed, maar hebben de studenten echt iets geleerd of waren het
‫gewoon deskundige memorisatiemachines?
‫Tjonge, je machine learning-modellen zijn waardevol om iets in de toekomst te voorspellen op ongeziene
‫gegevens, je wilt voorkomen dat ze memorisatiemachines worden.
‫Dit is waar training, validatie en testsplitsingen om de hoek komen kijken.
‫Laten we in ons voorbeeld van een hartziekte zeggen dat er 100 patiënten waren.
‫We beginnen met honderd.
‫Een manier om de splitsingen te maken, is door deze patiënten te schudden en vervolgens 70 procent te selecteren voor training.
‫Wat zou betekenen dat dat ongeveer 70 patiëntendossiers zou zijn en 15 procent voor validatie en 15 procent voor
‫testen, wat neerkomt op ongeveer 70 patiënten in de trainingsset, 15 patiënten en de validatiesplitsing en
‫15 patiënten in de testsplitsing.
‫Nu kunnen de percentages van elk van deze variëren, maar de standaardpraktijk is meestal ongeveer 70 tot 80
‫procent voor training, 10 tot 15 voor validatie en 10 15 voor testen.
‫Mogelijk ziet u in sommige voorbeelden dat sommige sets of sommige datasets alleen worden opgesplitst in training en test.
‫Maar dat is geval per geval scenario.
‫Meestal heb je drie verschillende sets.
‫Als je deze splitsingen eenmaal hebt gemaakt met behulp van een model dat je hebt gekozen, zou je falen bij de trainingsgegevens of
‫de informatie van de 70 patiëntendossiers, en als je model eenmaal getraind had, kun je de resultaten controleren en zien of
‫je kan ze verbeteren op de validatie, zei dat dit is waar je modelafstemming doet.
‫Dus alleen omdat uw machine learning-modellen één set resultaten hebben op de patiëntendossiers, kunt u ze
‫daadwerkelijk verbeteren.
‫En dat gaan we in de toekomst zien.
‫Les over de validatiesplitsing, terwijl de validatiesplitsing is waar je zou moeten testen om te zien of je kunt
‫verbeteren.
‫En tot slot, als je je model eenmaal hebt verbeterd, kun je de resultaten van het model controleren, evenals alle andere modelresultaten die
‫je mogelijk hebt gedaan tijdens het experimenteren met de genoemde test.
‫Wat belangrijk is om te onthouden, is dat deze drie sets tijdens de training elk afzonderlijk worden gebruikt, het
‫model ziet nooit een validatiesplitsing of de testsplitsing.
‫En tijdens het testen doe je het op de testsplitsing, niet op de trainingsset.
‫Het is hetzelfde als toen je aan het studeren was voor je examen, als je het eindexamen zag tijdens het
‫oefenen, zou dat spieken zijn en je uiteindelijke resultaat zou niet weerspiegelen hoe goed je zou leren.
‫Denk voor nu eens aan de laatste keer dat je voor een test ging, heb je van tevoren geoefend?
‫Was de oefening die je aan het doen was nuttig voor de test?
‫En als je hierover nadenkt, probeer dan te bedenken hoe dit aansluit bij waarom het
‫belangrijk is om een machine learning-model geen testset of testgegevens te laten zien terwijl het aan het trainen is.