Ensembles de formation et de test dans l'apprentissage automatique

Ensembles de formation et de test dans l'apprentissage automatique

Les ensembles de formation et de test sont des sous-ensembles de données utilisés dans le développement de modèles dans l'apprentissage automatique, une branche de l'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique utilise des données pour former des programmes capables de détecter des modèles et de prendre des décisions sans instructions explicites. En comprenant le fonctionnement de l'apprentissage automatique, les entreprises peuvent l'utiliser pour améliorer leurs produits et services.

Un ensemble d'entraînement est un sous-ensemble de données utilisé pour entraîner le système et construire un modèle prédictif. Il est utilisé pour créer le modèle initial et est modifié au fil du temps, à mesure que le système apprend et s'adapte. Un ensemble de test est utilisé pour évaluer la précision du modèle et peut aider à identifier les erreurs et à améliorer les performances du système.

En général, l'ensemble d'apprentissage doit être beaucoup plus grand que l'ensemble de test. Cela permet de garantir une représentation valide des données et d'éviter le risque de surajustement. Il y a surajustement lorsque le modèle est formé pour reconnaître des points de données spécifiques dans l'ensemble d'apprentissage, mais ne parvient pas à identifier des modèles ou des tendances plus généraux.

La taille de l'ensemble de formation dépend de la complexité de l'ensemble de données. Si la complexité est élevée, un grand ensemble de données peut être nécessaire. En revanche, pour les ensembles de données simples, un ensemble de formation plus petit peut suffire.

Lors de la sélection des données pour un ensemble de formation et de test, il est important de s'assurer que les données sont représentatives de l'ensemble des données. Si ce n'est pas le cas, le modèle obtenu risque de ne pas bien se généraliser à d'autres points de données ou à de nouveaux ensembles de données. C'est ce que l'on appelle le biais de forme, qui peut conduire à des résultats inexacts.

Les ensembles de formation et de test sont essentiels à l'apprentissage automatique et permettent d'éviter les erreurs et de s'assurer que le système fonctionne comme prévu. En sélectionnant soigneusement les données pour les ensembles de formation et de test, les entreprises peuvent créer des modèles précis et améliorer leurs produits et services grâce à l'apprentissage automatique.