Скачать или смотреть Модель классификации машинного обучения | Разделение на обучающие и тестовые данные | Кунаал Наик

В этом видео Кунаал Наик, специалист по анализу данных и корпоративный тренер, объяснит, почему этот этап так важен и как он может помочь вам создавать более точные и надёжные модели.

Как вы, возможно, знаете, KNIME — это мощная платформа для анализа данных, позволяющая создавать модели машинного обучения для различных вариантов использования. Когда речь идёт о моделях классификации, одним из важнейших этапов моделирования является разделение данных на обучающий и тестовый наборы.

№1: Разделение на обучающий и тестовый наборы позволяет оценить эффективность модели на данных, с которыми она ранее не сталкивалась. При обучении модели на наборе данных она иногда может «переобучиться», то есть стать слишком специализированной для обучающего набора и плохо обобщать результаты на новые данные. Выделив часть данных для тестирования, вы сможете лучше понять, как ваша модель будет работать в реальных условиях.

№2: Разделение на обучающий и тестовый наборы помогает оптимизировать параметры модели. Тестируя модель на отдельном наборе данных, вы можете экспериментировать с различными настройками и наблюдать, как они влияют на её производительность. Это поможет вам настроить модель и повысить её точность.

№3: Разделение на обучающий и тестовый наборы — фундаментальная практика в машинном обучении и науке о данных. Большинство экспертов сходятся во мнении, что для создания надёжных и достоверных моделей крайне важно разделять данные на обучающий и тестовый наборы.

Поэтому, если вы создаёте модель классификации с помощью KNIME, обязательно включите разделение на обучающий и тестовый наборы в свой рабочий процесс. Это поможет вам создавать более качественные модели, оптимизировать параметры и гарантировать точность и надёжность результатов.

В этой серии вы научитесь использовать коды машинного обучения и машинного обучения без программирования для развития карьеры в области науки о данных. Следите за новостями, чтобы увидеть больше обучающих материалов и советов по продвинутым темам машинного обучения и науки о данных.

ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К DATA SCIENCE MASTERMINDS HUB⬇️:

☞ TELEGRAM:
[https://go.kunaalnaik.in/telegram](https://go.kunaalnaik.in/telegram)

☞ FACEBOOK:
[https://go.kunaalnaik.in/facebook_hub](https://go.kunaalnaik.in/facebook_hub)

СВЯЖИТЕСЬ СО МНОЙ:

☞ TWITTER:
[https://go.kunaalnaik.in/twitter](https://go.kunaalnaik.in/twitter)
☞LINKEDIN:
[https://go.kunaalnaik.in/linkedin](https://go.kunaalnaik.in/linkedin)
☞YOUTUBE:
[https://go.kunaalnaik.in/YouTube](https://go.kunaalnaik.in/YouTube)
☞MEDIUM:
[https://go.kunaalnaik.in/medium](https://go.kunaalnaik.in/medium)
☞WEB-САЙТ:
[https://go.kunaalnaik.in/website](https://go.kunaalnaik.in/website)

Узнайте больше о науке о данных бесплатно⬇️:

☞ БАЗЫ ДАННЫХ, SQL И ОБРАБОТКА ДАННЫХ:
[   • Create Schema and Import Data into MySQL W...  ](   • Create Schema and Import Data into MySQL W...  )

☞EXCEL ДЛЯ ДАННЫХ НАУКА
[   • Excel Basics Masterclass for Data Science #1  ](   • Excel Basics Masterclass for Data Science #1  )

Поддержка:
Купи мне кофе - [https://www.buymeacoffee.com/KunaalNaik](https://www.buymeacoffee.com/KunaalNaik)