‫Olhe para nós.
‫Estamos mudando para essa estrutura em um ritmo relâmpago, definimos o problema.
‫Nós olhamos os dados.
‫Decidimos uma métrica de avaliação.
‫Nós entendemos alguns dos recursos que temos em nossos dados.
‫Agora estamos na etapa cinco, que é modelagem.
‫Agora, existem algumas partes para modelar.
‫Então, dividimos isso em quatro seções diferentes.
‫E é aqui que está a seção um.
‫E este é provavelmente o conceito mais importante de aprendizado de máquina que define três e, agora, ao
‫longo de toda a modelagem, queremos responder à pergunta com base em nosso problema e dados.
‫Qual modelo de aprendizado de máquina devemos usar?
‫A modelagem pode ser dividida em três partes: escolher e treinar um modelo, misturar um modelo e
‫sua comparação.
‫Antes de entrarmos nisso, no entanto, a primeira parte da modelagem é e o tópico mais importante a
‫ser discutido em todo o curso é o conceito mais importante em aprendizado de máquina, a validação do trem e
‫as divisões de teste ou comumente referido como três conjuntos.
‫Agora, como você deseja usar modelos de aprendizado de máquina para obter insights sobre alguns dados para prever o
‫futuro, é importante testar se eles funcionariam e se sairiam bem no mundo real.
‫Para fazer isso, você divide seus dados em três conjuntos diferentes, um conjunto de treinamento para treinar seu modelo em um
‫conjunto de validação para escolher seu modelo e um conjunto de teste para testar e comparar seus diferentes modelos.
‫Por que isso é importante?
‫Pense assim: quando você estiver na universidade, poderá estudar os materiais do curso durante todo o
‫semestre.
‫Então, antes do exame final, você verá como pode melhorar seus conhecimentos em um exame simulado.
‫Depois de se sair bem no exame simulado, você terá certeza de que terá um bom desempenho no exame final ao fazer o
‫exame final.
‫E embora alguns dos problemas que você nunca viu antes, você é capaz de
‫adaptar o conhecimento que aprendeu com os materiais de estudo às perguntas ligeiramente diferentes, mas semelhantes, no exame final.
‫Por isso, você passa no exame final com ótimas notas.
‫Essa adaptação que você teve desde os materiais do curso e exames práticos até o exame final é conhecida no aprendizado de
‫máquina como uma generalização, ou a capacidade de um modelo de aprendizado de máquina ter um bom
‫desempenho em dados que não viu antes por causa do que é aprendido em outro conjunto de dados.
‫Agora, onde isso pode dar errado?
‫Bem, se o seu professor acidentalmente enviou o exame final para todos praticarem quando chegasse a
‫hora do exame real, todos já teriam visto.
‫Agora, como as pessoas sabem o que devem esperar, elas passam no exame, respondem a todas as questões
‫com facilidade e todos acabam tirando as notas máximas.
‫Bem, as melhores notas podem parecer boas, mas os alunos realmente aprenderam alguma coisa ou eram apenas máquinas
‫de memorização especializadas?
‫Cara, seus modelos de aprendizado de máquina são valiosos na previsão de algo no futuro com dados invisíveis, você
‫deseja evitar que eles se tornem máquinas de memorização.
‫É aqui que entram o treinamento, a validação e as divisões de teste.
‫Em nosso exemplo de doença cardíaca, digamos que houvesse 100 pacientes.
‫Começamos com cem.
‫Uma maneira de criar as divisões é embaralhar esses pacientes e, em seguida, selecionar 70 por cento para o treinamento.
‫O que significaria que seriam cerca de 70 registros de pacientes e 15 por cento para validação e 15 por cento para teste,
‫o que significa cerca de 70 pacientes no conjunto de treinamento, 15 pacientes e a divisão de validação e
‫15 pacientes na divisão de teste.
‫Agora, as porcentagens de cada um deles podem variar, mas a prática padrão é geralmente em torno de 70 a 80
‫por cento para treinamento, 10 a 15 para validação e 10 15 para teste.
‫Você pode ver em alguns exemplos que alguns conjuntos ou alguns conjuntos de dados só são divididos em treinamento e teste.
‫Mas esse é o cenário caso a caso.
‫Normalmente, você terá três conjuntos diferentes.
‫Então, uma vez que você tenha essas divisões usando um modelo que você escolheu, você falharia nos dados de treinamento ou nas informações
‫dos registros de 70 pacientes e, uma vez que seu modelo tivesse treinado, você pode verificar seus resultados e ver se
‫pode aprimorá-los na validação, disse que é aqui que você faz o ajuste do modelo.
‫Portanto, só porque seus modelos de aprendizado de máquina obtêm um conjunto de resultados nos registros de pacientes, você
‫pode realmente melhorá-los.
‫E veremos isso no futuro.
‫Lição sobre a divisão de validação enquanto a divisão de validação é onde você deve testar para ver se pode
‫melhorar.
‫E, finalmente, depois de melhorar seu modelo, você pode verificar os resultados dos modelos, bem como quaisquer outros resultados de modelos que
‫você possa ter feito durante a experimentação no teste, disse.
‫O que é importante lembrar é que todos os três conjuntos separados durante o treinamento, o modelo nunca vê
‫uma divisão de validação ou a divisão de teste.
‫E durante o teste, você está fazendo isso na divisão de teste, não no conjunto de treinamento.
‫É o mesmo que quando você estava estudando para o exame, se você visse o exame final enquanto
‫praticava, isso seria trapaça e seu resultado final não refletiria o quão bem você aprenderia.
‫Por enquanto, pense na última vez que você fez uma prova, você treinou antes?
‫A prática que você estava fazendo foi útil para o teste?
‫E quando você estiver pensando sobre isso, tente pensar em como isso se alinha ao motivo pelo qual é
‫importante não permitir que um modelo de aprendizado de máquina veja um conjunto de teste ou dados de teste simplesmente durante o treinamento.