Eğitim ve test

Eğitim (train) verisiyle model eğitilir, test verisiyle modelin performansı ölçülür.

Neden ayrı test verisi?

Modeli eğittiğin veriyle ölçersen ezberleyip ezberlemediğini anlayamazsın. Bu yüzden veri ikiye bölünür: eğitim kümesiyle model öğrenir, test kümesiyle hiç görmediği örneklerde başarısı ölçülür.

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42)

test_size=0.2 verinin %20'sini teste ayırır; random_state bölmeyi her çalıştırmada aynı yapar.

Dönen dört parça

train_test_split dört dizi döndürür ve sıra önemlidir: önce iki X parçası, sonra iki y parçası.

model.fit(X_train, y_train)          # yalnızca eğitim
print(model.score(X_test, y_test))   # yalnızca test

Test verisi eğitimde hiç kullanılmamalıdır; aksi halde ölçülen başarı gerçeği yansıtmaz. Buna veri sızıntısı denir.

Uygulama Veriyi böl

20 örnekli veriyi test_size=0.25 ve random_state=0 ile böl. Eğitim ve test kümelerinin uzunluklarını aralarında boşlukla yazdır.

Örnek çözümü göster

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = [[i] for i in range(20)]
y = [i % 2 for i in range(20)]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)
print(len(X_train), len(X_test))

Kendini test et

100 örnekli veride <code>test_size=0.25</code> ile kaç örnek eğitime kalır?
- 25
- 100
- 50
- 75
Cevabı göster

75 — %25 (25 örnek) teste ayrılır, kalan 75 örnek eğitim içindir.

Verinin %30'unu teste ayır.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=____, random_state=0)

Cevabı göster

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

Parçaları anlamlarıyla eşleştir.

X_train

Eğitim girdileri
y_train

Eğitim etiketleri
X_test

Test girdileri
y_test

Test etiketleri

Sıradaki ders: Özellik ve etiket gösterimi

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler