Оценка и валидация модели

Все темы Data Scientist

Чем тестовая выборка отличается от валидационной?

Тестовая выборка и валидационная выборка являются частями данных, которые используются в машинном обучении для оценки качества модели. Однако их роли и цели отличаются:

Тестовая выборка (Test Set):

• Используется для окончательной оценки качества модели после ее обучения и настройки.

• Никогда не используется в процессе обучения или настройки модели, чтобы избежать переобучения.

• Помогает оценить, насколько хорошо модель обобщает данные, которые она ранее не видела.

Валидационная выборка (Validation Set):

• Используется во время обучения модели для настройки гиперпараметров и оценки ее качества на данных, которые не использовались в обучении.

• Помогает выбирать лучшие параметры модели и предотвращать переобучение.

• Обычно используется для выбора лучшей модели из нескольких вариантов.