Comment évaluer la capacité de généralisation d'une fonction Java à différents ensembles de données ?

Comment évaluer la capacité de généralisation des fonctions Java sur différents ensembles de données

En apprentissage automatique, la capacité de généralisation fait référence aux performances du modèle sur des données autres que l'ensemble de données d'entraînement, ce qui est utile pour évaluer l'efficacité du modèle et de sa robustesse sont cruciaux. Pour les fonctions Java, nous pouvons utiliser la méthode suivante pour évaluer sa capacité de généralisation.

1. Répartition entraînement-test

Divise l'ensemble de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour entraîner la fonction, tandis que l'ensemble de test est utilisé pour évaluer les performances de la fonction sur des données invisibles. En comparant la précision d'une fonction sur les ensembles d'entraînement et de test, nous pouvons mesurer sa capacité de généralisation.

2. Validation croisée

La validation croisée divise l'ensemble de données en plusieurs sous-ensembles, en utilisant chaque sous-ensemble tour à tour comme ensemble de test et les sous-ensembles restants comme ensemble d'entraînement. En faisant la moyenne de la précision sur plusieurs passes de validation croisée, nous pouvons obtenir une estimation plus fiable de la capacité de généralisation.

3. Méthode de maintien

La méthode de maintien conserve une partie de l'ensemble de données en tant qu'ensemble d'évaluation pour la formation et la validation d'un modèle de fonction. A chaque itération, le modèle fonctionnel est entraîné sur l'ensemble d'entraînement un certain nombre de fois puis évalué sur l'ensemble d'évaluation. En surveillant les performances d'un modèle fonctionnel sur l'ensemble d'évaluation, nous pouvons suivre l'évolution de sa capacité de généralisation à mesure que le processus de formation se développe.

Cas pratique

Supposons que nous ayons une fonction Java pour prédire les prix de l'immobilier. Nous pouvons évaluer sa capacité de généralisation en suivant les étapes suivantes :

1. Chargez les données de l'ensemble de données sur les ventes de maisons.
2. Divisez l'ensemble de données en ensembles de formation et de test (par exemple, 70 % de formation, 30 % de tests).
3. Utilisez l'ensemble de formation pour entraîner les fonctions Java.
4. Évaluez la précision de la fonction à l'aide de l'ensemble de test.
5. Répétez les étapes 2 à 4 pour obtenir une estimation plus fiable de la capacité de généralisation en utilisant la validation croisée ou la rétention.

En comparant la précision d'une fonction sur les ensembles d'entraînement et de test, nous pouvons déterminer sa capacité à généraliser sur des données invisibles.

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