В чем заключаются преимущества разделения данных на тренировочный и проверочный наборы?

Разделение данных на тренировочный и проверочный (тестовый) наборы имеет ряд преимуществ в контексте машинного обучения: shakhbanov.org sky.pro

• Объективная оценка производительности модели. sky.pro Тестовый набор позволяет проверить, насколько хорошо модель справляется с новыми данными, которые ей не известны. shakhbanov.org
• Избегание переобучения. sky.pro Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные и теряет способность обобщать на новые. sky.pro
• Оценка работы модели в реальных условиях. sky.pro Если модель показывает высокую точность на тестовых данных, это означает, что она сможет хорошо справляться с новыми данными, которые не видела во время обучения. sky.pro
• Сравнение различных моделей. sky.pro Разделение данных важно для оценки различных моделей и выбора наилучшей из них. sky.pro

Обычно данные разделяют в соотношении, например, 80% для обучения и 20% для тестирования. shakhbanov.org Однако оптимальное разделение зависит от многих факторов, таких как структура модели, размер данных и другие. www.v7labs.com