Data pelatihan digunakan untuk memastikan mesin mengenali pola dalam data , data validasi silang digunakan untuk memastikan akurasi dan efisiensi yang lebih baik dari algoritma yang digunakan untuk melatih mesin, dan data uji digunakan untuk melihat seberapa baik mesin dapat memprediksi jawaban baru berdasarkan pelatihannya .
Di sini, apa perbedaan antara data latih dan data uji?
Set pelatihan adalah set tempat kami melatih dan menyesuaikan model kami pada dasarnya agar sesuai dengan parameter sedangkan data uji hanya digunakan untuk menilai kinerja model. Output data pelatihan tersedia untuk dimodelkan sedangkan data pengujian adalah data yang tidak terlihat yang harus dibuat prediksinya.
Demikian pula, apa itu data latih dan data uji di R? Ini bukan hanya di R , itu dalam bahasa apa pun. Ketika kami menganalisis data untuk membuat prediksi/klasifikasi, kami menggunakan data pelatihan ( data dengan label yang benar) untuk melatih model, dan kemudian menggunakan data uji untuk menguji keakuratan model sampai kami puas.
Selain itu, apa arti data pelatihan dalam ML?
Kumpulan data pelatihan dalam Machine Learning adalah kumpulan data aktual yang digunakan untuk melatih model untuk melakukan berbagai tindakan. Ini adalah data aktual yang dipelajari oleh model proses pengembangan yang sedang berlangsung dengan berbagai API dan algoritma untuk melatih mesin agar bekerja secara otomatis.
Mengapa kami melatih dan menguji data?
Memisahkan data ke dalam set pelatihan dan pengujian merupakan bagian penting dalam mengevaluasi model penambangan data . Biasanya, saat Anda memisahkan kumpulan data menjadi kumpulan pelatihan dan kumpulan pengujian , sebagian besar data digunakan untuk pelatihan , dan sebagian kecil data digunakan untuk pengujian .