Почему важно правильно подбирать размер обучающего и тестового набора данных?

Правильный подбор размера обучающего и тестового наборов данных важен по нескольким причинам:

• Улучшение эффективности модели. blog.skillfactory.ru Чем больше данных есть для обучения, тем более эффективной и универсальной будет модель. blog.skillfactory.ru Обучающая выборка должна быть достаточно большой и разнообразной, чтобы модель могла хорошо «научиться». blog.skillfactory.ru
• Объективная оценка производительности. blog.skillfactory.ru data-light.ru Результаты на тестовой выборке показывают, насколько хорошо модель будет работать в реальных условиях. blog.skillfactory.ru Если тестовые данные не подходят, результаты тестирования могут быть искажены, и модель может показаться более или менее эффективной, чем она есть на самом деле. tquality.ru
• Предотвращение переобучения. tquality.ru Если модель значительно хуже работает на тестовом наборе, возможно, она переобучена. tquality.ru

Размер обучающего и тестового наборов следует определять на основе размера набора данных. www.quicktable.io Например, если набор данных большой, обучающий набор должен быть больше тестового набора. www.quicktable.io Если набор данных небольшой, тестовый набор может быть больше обучающего набора. www.quicktable.io