ما هي أفضل طريقة لتقسيم المجموعات في تدريب النماذج في Python Machine Learning؟

Question

أريد معرفة كيفية تقسيم المجموعات في تدريب النماذج في Python Machine Learning، هل يمكن توضيح ذلك؟

Answer 1

تقسيم المجموعات في تدريب النماذج في Python Machine Learning

هناك عدة طرق لتقسيم المجموعات في تدريب النماذج في Python Machine Learning، وتعتمد الطريقة المثلى على حجم المجموعة والمشكلة التي تحاول حلها. يجب أن يتم تقسيم المجموعة إلى مجموعتين أو ثلاث مجموعات: تدريب، اختبار وربما مجموعة تحقق (validation).

1. تقسيم البيانات بشكل عشوائي: هذه الطريقة تستخدم عادة مع المجموعات الكبيرة وتعتمد على تقسيم البيانات بشكل عشوائي في نسبة 60-20-20. حيث تستخدم 60٪ من المجموعة في التدريب و 20٪ في الاختبار و 20٪ في مجموعة التحقق.
2. تقسيم البيانات بشكل متساوٍ: هذه الطريقة تقسم المجموعة إلى مجموعتين بنسبة 50٪ - 50٪، ويتم استخدام كل مجموعة لتدريب النموذج واختباره.
3. تقسيم البيانات بشكل تدريجي: تستخدم هذه الطريقة مع المجموعات الصغيرة، حيث يتم تدريجيًا تحويل بعض البيانات من مجموعة التدريب إلى مجموعة الاختبار أو مجموعة التحقق وفقًا لنتائج النموذج.