Elde edilmesi oldukça pahalı olan bir dizi biyolojik örneğimiz var. Bu örnekleri, öngörülü bir model oluşturmak için kullanılan verileri oluşturmak için bir dizi testten geçirdik. Bu amaçla örnekleri eğitim (% 70) ve test (% 30) setlerine ayırdık. Başarıyla bir model oluşturduk ve performansın "optimalden daha az" olduğunu keşfetmek için test setine uyguladık. Deneyciler şimdi daha iyi bir model oluşturmak için biyolojik testleri geliştirmek istiyorlar. Yeni örnekler elde edemediğimiz takdirde, yeni eğitim ve doğrulama setleri oluşturmak veya orijinal bölüme sadık kalmak için örnekleri yeniden karıştırmamızı önerir misiniz? (Bölünmenin sorunlu olduğuna dair bir işaretimiz yok).
1
Verileri nasıl böldünüz? Rastgele, elle veya başka bir yöntemle mi? Gerçekte, "başarılı bir şekilde model yaratma" hakkındaki kısım, konunun ÇOK daha büyük bir kısmıdır. Pahalı şeyler yapmadan önce, uygun tipte bir model kullanıp kullanmadığınızı, egzersiz verilerinizden daha uygun olup olmadığınızı ve tahmin etmeye çalıştığınız şey için uygun verilere sahip olup olmadığınızı görmelisiniz.
—
Wayne
BTW, "başarıyla bir model oluşturduktan" kinizm modunu açmayı unuttum
—
DavidDong