title⁚ Мой опыт⁚ почему разделение на обучающую и тестовую выборки хуже всего подходит для большой обучающей выборки
Привет, меня зовут Макс! В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом и объяснить, почему разделение на обучающую и тестовую выборки может быть наименее эффективным подходом для работы с большим количеством данных. В основном, я буду говорить о проблемах, с которыми я столкнулся при использовании данного подхода.
Проблема 1⁚ Потеря большого количества данных
Когда у вас есть миллионы записей, отложение небольшой части данных для тестирования может привести к потере большого количества ценной информации. Каждая запись может содержать уникальные и важные данные, которые могут оказаться важными при обучении модели. Если эти данные не участвуют в процессе обучения, это может негативно сказаться на производительности модели в реальных ситуациях.
Проблема 2⁚ Нет учитывания разнообразия данных
Большие обучающие выборки обычно содержат разнообразные данные, которые охватывают различные сценарии и потенциальные варианты использования модели. Однако, при использовании разделения на обучающую и тестовую выборки, мы не учитываем это разнообразие. Тестировка на небольшой части данных может не позволить нам полностью проникнуться спецификой различных категорий и уровней сложности данных, и в конечном итоге может сказаться на общей производительности модели.
Проблема 3⁚ Возможность переобучения модели
Использование разделения на обучающую и тестовую выборки может предоставить достаточную объективность при любом размере выборки. Однако, когда имеется дело с большим количеством данных, существует опасность переобучения модели; Модель может, не зная о существовании некоторых данных из-за их отсутствия в тестовой выборке, научиться специфическим особенностям этих данных. В результате, модель может не справиться со схожими, но незнакомыми данными в реальных ситуациях.
На мой взгляд, при работе с большими обучающими выборками более предпочтительными подходами являются кросс-валидация и бутстрэп. Кросс-валидация позволяет учесть разнообразие данных и предотвратить переобучение, а бутстрэп позволяет эффективнее использовать все доступные данные. Эти методы могут повысить надежность и производительность модели при работе с большими объемами данных.