Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой

Главная / Наука и образование / Какие основные проблемы возникают при использовании случайного разбиения данных на тестовую и…

Вопрос для Поиска с Алисой

22 октября

#Обучение #Тестирование #СлучайноеРазбиение #ПроблемыОбучения #ПроблемыТестирования

Какие основные проблемы возникают при использовании случайного разбиения данных на тестовую и обучающую выборки?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Некоторые основные проблемы, которые возникают при использовании случайного разбиения данных на тестовую и обучающую выборки:

Несоответствие данных. habr.com Алгоритм хорошо работает на обучающей выборке, но плохо обобщается на новые данные, взятые с тем же распределением, что и в обучающей выборке, но не на данные из валидационной или тестовой выборки. habr.com

Невоспроизводимость результатов. blog.ishosting.com pikabu.ru Если не установить параметр random_state, результаты не будут воспроизводимыми при повторных запусках. blog.ishosting.com

Искажённое распределение классов. blog.ishosting.com Если пропустить параметр stratify для несбалансированных наборов данных, распределение классов между обучающей и тестовой выборками может оказаться искажённым. blog.ishosting.com

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?