‫Schau uns an, geh.
‫Wir bewegen uns blitzschnell auf dieses Framework um, wir haben die Problemdefinition durchgeführt.
‫Wir haben uns die Daten angeschaut.
‫Wir haben uns für eine Bewertungskennzahl entschieden.
‫Wir haben einige der Funktionen verstanden, die wir in unseren Daten haben.
‫Jetzt sind wir bei Schritt fünf, der Modellierung.
‫Jetzt gibt es ein paar Teile zum Modellieren.
‫Also haben wir dies in vier verschiedene Abschnitte unterteilt.
‫Und hier ist Abschnitt eins.
‫Und dies ist wahrscheinlich das wichtigste Konzept des maschinellen Lernens, das wir drei setzen und nun über
‫die gesamte Modellierung hinweg die Frage anhand unseres Problems und unserer Daten beantworten wollen.
‫Welches Modell für maschinelles Lernen sollten wir verwenden?
‫Die Modellierung kann in drei Teile untergliedert werden: Auswahl und Training eines Modells, Abwälzen eines Modells
‫und Modellvergleich.
‫Bevor wir jedoch darauf eingehen, ist Teil eins der Modellierung und das wichtigste
‫Thema in diesem gesamten Kurs ist das wichtigste Konzept des maschinellen Lernens, die Zugvalidierung und
‫Testaufteilungen oder allgemein als drei Sätze bezeichnet.
‫Da Sie Modelle des maschinellen Lernens verwenden möchten, um Einblicke in einige Daten zu gewinnen, um die Zukunft vorherzusagen, ist
‫es wichtig zu testen, wie gut sie in der realen Welt funktionieren und abschneiden.
‫Dazu teilen Sie Ihre Daten in drei verschiedene Sätze auf, einen Trainingssatz zum Trainieren Ihres Modells auf
‫einem Validierungssatz zum Auswählen Ihres Modells und einen Testsatz zum Testen und Vergleichen Ihrer verschiedenen Modelle.
‫Warum ist das wichtig?
‫Stellen Sie sich das so vor, wenn Sie an der Universität sind, können Sie die Kursmaterialien das ganze Semester hindurch
‫studieren.
‫Dann sehen Sie vor der Abschlussprüfung vielleicht, wie Sie Ihr Wissen in einer Übungsprüfung verbessern können.
‫Nachdem Sie die Übungsprüfung gut abgeschnitten haben, sind Sie zuversichtlich, dass Sie bei der Abschlussprüfung gut abschneiden werden, wenn Sie die
‫Abschlussprüfung ablegen.
‫Und obwohl Sie einige Probleme noch nie gesehen haben, können Sie das
‫Wissen, das Sie aus den Lernmaterialien gelernt haben, auf die etwas anderen, aber ähnlichen Fragen der Abschlussprüfung übertragen.
‫Aus diesem Grund bestehen Sie die Abschlussprüfung mit Bestnoten.
‫Diese Anpassung, die Sie von den Kursmaterialien und Übungsprüfungen bis zur Abschlussprüfung hatten, wird im maschinellen Lernen als
‫Verallgemeinerung bezeichnet, oder die Fähigkeit eines maschinellen Lernmodells, bei Daten, die es aufgrund seiner
‫Eigenschaften noch nie zuvor gesehen hat, gute Leistungen zu erbringen auf einem anderen Datensatz gelernt.
‫Wo könnte das jetzt schief gehen?
‫Nun, wenn Ihr Professor versehentlich die Abschlussprüfung für alle zum Üben verschickt hätte, wenn es Zeit für
‫die eigentliche Prüfung war, hätte es jeder bereits gesehen.
‫Da die Leute jetzt wissen, was sie erwartet, bestehen sie die Prüfung, beantworten alle Fragen
‫mit Leichtigkeit und am Ende erhalten alle Bestnoten.
‫Nun, Bestnoten mögen gut erscheinen, aber haben die Schüler wirklich etwas gelernt oder waren es
‫nur fachmännische Gedächtnismaschinen?
‫Junge, Ihre Machine-Learning-Modelle sollen wertvoll sein, um etwas in der Zukunft auf unsichtbaren Daten vorherzusagen,
‫Sie möchten vermeiden, dass sie zu Memorierungsmaschinen werden.
‫Hier kommen Training, Validierung und Test-Splits ins Spiel.
‫Nehmen wir in unserem Beispiel einer Herzkrankheit an, dass es 100 Patienten waren.
‫Wir beginnen mit hundert.
‫Eine Möglichkeit, die Aufteilungen zu erstellen, besteht darin, diese Patienten zu mischen und dann 70 Prozent für das Training auszuwählen.
‫Das wären etwa 70 Patientenakten und 15 Prozent für die Validierung und 15 Prozent für das
‫Testen, also etwa 70 Patienten im Trainingsset 15 Patienten und im Validierungssplit und
‫15 Patienten im Testsplit.
‫Nun, die Prozentsätze können variieren, aber die Standardpraxis liegt normalerweise bei 70 bis 80 Prozent für das Training,
‫10 bis 15 für die Validierung und 10 bis 15 für den Test.
‫Sie können in einigen Beispielen sehen, dass einige Sätze oder einige Datensätze nur in Training und Test aufgeteilt werden.
‫Aber das ist von Fall zu Fall.
‫Normalerweise haben Sie drei verschiedene Sets.
‫Sobald Sie diese Aufteilungen mit einem von Ihnen ausgewählten Modell erreicht haben, werden Sie bei den Trainingsdaten oder den Informationen
‫der 70 Patientendatensätze scheitern, und sobald Ihr Modell trainiert hat, können Sie seine Ergebnisse überprüfen und sehen, ob
‫Sie können sie bei der Validierung verbessern, sagte, hier wird Modell-Tuning durchgeführt.
‫Nur weil Ihre Machine-Learning-Modelle eine Reihe von Ergebnissen in den Patientenakten haben, können Sie sie
‫tatsächlich verbessern.
‫Und das werden wir in Zukunft sehen.
‫In der Lektion zum Validierungssplit sollten Sie während des Validierungssplits testen, ob Sie sich verbessern
‫können.
‫Und schließlich, sobald Sie Ihr Modell verbessert haben, können Sie die Modellergebnisse sowie alle anderen Modellergebnisse überprüfen, die Sie möglicherweise
‫während des Experimentierens mit dem besagten Test gemacht haben.
‫Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass alle drei dieser Sätze während des Trainings getrennt sind und
‫das Modell niemals einen Validierungs- oder Test-Split sieht.
‫Und während des Tests machst du es im Test-Split, nicht im Trainingssatz.
‫Es ist das gleiche wie beim Lernen für Ihre Prüfung, wenn Sie beim Üben die Abschlussprüfung sehen
‫würden, wäre das Betrug und Ihr Endergebnis würde nicht widerspiegeln, wie gut Sie lernen würden.
‫Denken Sie vorerst an das letzte Mal, als Sie einen Test gemacht haben, haben Sie vorher geübt?
‫War die Übung, die Sie gemacht haben, für den Test hilfreich?
‫Und wenn Sie darüber nachdenken, denken Sie darüber nach, warum es wichtig ist,
‫einem Modell für maschinelles Lernen nicht nur während des Trainings einen Testsatz oder Testdaten anzeigen zu lassen.