Trong lĩnh vực machine learning, việc đánh giá hiệu quả của mô hình là vô cùng quan trọng. Một trong những kỹ thuật phổ biến nhất để làm điều này là train test split. Bài viết này sẽ cung cấp một hướng dẫn chi tiết về quy trình train test split, các phương pháp khác nhau để chia dữ liệu, ưu và nhược điểm của từng phương pháp, và quan trọng nhất, cách sử dụng nó một cách hiệu quả để đảm bảo rằng mô hình của bạn hoạt động tốt trên dữ liệu mới. Nếu bạn muốn xây dựng các mô hình machine learning chính xác và đáng tin cậy, hiểu rõ về train test split là điều không thể thiếu.
Train test split là một kỹ thuật validation mô hình cho phép chúng ta mô phỏng cách một mô hình sẽ hoạt động trên dữ liệu mới (dữ liệu chưa từng thấy). Về cơ bản, chúng ta chia tập dữ liệu ban đầu thành hai phần: một tập huấn luyện (training set) và một tập kiểm tra (test set). Tập huấn luyện được sử dụng để huấn luyện mô hình, trong khi tập kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới. Một số trường hợp còn có tập validation để điều chỉnh hyperparameter.
Ví dụ, tưởng tượng bạn đang xây dựng một mô hình để dự đoán giá nhà. Bạn có một tập dữ liệu lớn chứa thông tin về các căn nhà đã bán, bao gồm diện tích, số phòng ngủ, vị trí, v.v. Bạn sẽ sử dụng train test split để chia tập dữ liệu này thành hai phần. Phần lớn hơn (ví dụ: 70-80%) sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình, và phần còn lại (20-30%) sẽ được sử dụng để kiểm tra xem mô hình của bạn dự đoán giá nhà chính xác đến mức nào.
Quy trình train test split thường bao gồm các bước sau:
Có một số phương pháp khác nhau để chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra. Lựa chọn phương pháp nào phù hợp nhất phụ thuộc vào đặc điểm của tập dữ liệu của bạn.
Chia ngẫu nhiên là phương pháp đơn giản nhất, liên quan đến việc xáo trộn dữ liệu một cách ngẫu nhiên và sau đó chia nó thành tập huấn luyện và tập kiểm tra dựa trên tỷ lệ phần trăm đã chỉ định. Đây là phương pháp mặc định trong hàm `train_test_split()` của scikit-learn. Nó hoạt động tốt nhất cho các tập dữ liệu lớn và đa dạng, nơi các danh mục được đại diện tương đối đồng đều.
Chia theo tầng lớp đảm bảo rằng tỷ lệ các lớp hoặc danh mục trong tập huấn luyện và tập kiểm tra là tương tự như tỷ lệ trong tập dữ liệu ban đầu. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các tập dữ liệu không cân bằng, nơi một số lớp được đại diện ít hơn đáng kể so với các lớp khác. Trong scikit-learn, bạn có thể sử dụng chia theo tầng lớp bằng cách chỉ định tham số `stratify` trong hàm `train_test_split()`. Ví dụ, nếu bạn có một tập dữ liệu về phát hiện gian lận, nơi chỉ có một phần nhỏ các giao dịch là gian lận, chia theo tầng lớp sẽ đảm bảo rằng cả tập huấn luyện và tập kiểm tra đều có tỷ lệ giao dịch gian lận tương tự.
Chia theo thời gian được sử dụng cho dữ liệu chuỗi thời gian, nơi thứ tự của các điểm dữ liệu là quan trọng. Trong phương pháp này, bạn sắp xếp dữ liệu theo thời gian và sử dụng dữ liệu trong quá khứ để huấn luyện mô hình và dữ liệu trong tương lai để kiểm tra mô hình. Điều này giúp mô phỏng các tình huống thực tế, nơi bạn sử dụng dữ liệu trong quá khứ để dự đoán tương lai. Ví dụ, nếu bạn đang xây dựng một mô hình để dự đoán giá cổ phiếu, bạn sẽ sử dụng dữ liệu giá cổ phiếu trong quá khứ để huấn luyện mô hình và dữ liệu giá cổ phiếu gần đây hơn để kiểm tra mô hình.
Nếu bạn không sử dụng train test split và thay vào đó huấn luyện và kiểm tra mô hình trên cùng một dữ liệu, bạn có nguy cơ cao bị *overfitting*. Overfitting xảy ra khi mô hình học quá sát dữ liệu huấn luyện, bao gồm cả nhiễu và các biến động ngẫu nhiên. Kết quả là, mô hình hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng hoạt động kém trên dữ liệu mới. Sử dụng train test split giúp bạn đánh giá khả năng khái quát hóa của mô hình và tránh overfitting.
Để khắc phục những nhược điểm này, các kỹ thuật khác như k-fold cross-validation có thể được sử dụng.
Train test split là một kỹ thuật cơ bản và quan trọng trong machine learning. Bằng cách hiểu rõ quy trình, các phương pháp chia dữ liệu khác nhau và những hạn chế của nó, bạn có thể sử dụng nó một cách hiệu quả để xây dựng các mô hình machine learning chính xác và đáng tin cậy. Hãy nhớ lựa chọn phương pháp chia dữ liệu phù hợp với đặc điểm của tập dữ liệu của bạn và kết hợp nó với các kỹ thuật validation khác khi cần thiết để đảm bảo hiệu suất tốt nhất trên dữ liệu mới.
Bài viết liên quan