Метод разделения данных для построения прогностических моделей машинного обучения
DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-4-88-96
DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-4-88-96
Аннотация: Представлен метод разделения данных на обучающую и валидационную выборки для построения прогностических моделей машинного обучения. Метод направлен на сохранение близости выборок к исходным данным. Под близостью подразумевается минимальное отклонение характеристик признаков данных. Сохранение близости позволяет уменьшить потерю информации при построении моделей по сравнению со случайным разделением и тем самым повысить обобщающую прогностическую способность. С помощью обучающих данных осуществляется построение множества альтернативных моделей с различными по сложности структурными характеристика-ми, а с помощью валидационных выбирается наиболее точная модель. Проведены эксперименты по построению нечетких классификаторов с разделением данных. Применение метода показало повышение точности классификации и интерпретируемости моделей по сравнению со случайным разделением и без разделения исходных данных.
Ключевые слова: машинное обучение, классификация, бинарные алгоритмы оптимизации, нечеткий классификатор
Сведения о финансировании: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24-21-00168, https://rscf.ru/project/24-21-00168/.
Библиография статьи:
Сарин К. С. Метод разделения данных для построения прогностических моделей машинного обучения / К. С. Сарин // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2024. – Т. 27, № 4. – С. 88–96. DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-4-88-96
Авторы и правообладатели: