Machine Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, maschinelles Lernen zu ermöglichen, indem es Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um aus Daten zu lernen. Die Qualität der Daten, die für das Training von Machine-Learning-Modellen verwendet werden, spielt eine entscheidende Rolle bei der Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieser Modelle. Dieser Beitrag untersucht die Bedeutung von Training-, Test- und Validation-Sets sowie bewährte Praktiken bei deren Verwendung.
Daten sind der Grundstein für jedes Machine-Learning-Modell. Maschinelles Lernen benötigt große Datenmengen, um aus ihnen zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen. Die Daten sollten repräsentativ für das Problem sein, das das Modell lösen soll. Daher ist es wichtig, Daten zu sammeln, die verschiedene Variationen des Problems abdecken und auch Daten, die das Problem nicht enthalten, um sicherzustellen, dass das Modell nicht überangepasst wird.
Zu Grafik: Ein Trainingssatz (links) und ein Testsatz (rechts) aus derselben statistischen Grundgesamtheit sind als blaue Punkte dargestellt. Zwei Vorhersagemodelle werden an die Trainingsdaten angepasst. Die beiden angepassten Modelle werden sowohl für die Trainings- als auch für die Testdaten dargestellt. Im Trainingssatz beträgt der MSE des orangefarbenen Modells 4, während der MSE des grünen Modells 9 beträgt. Im Testsatz beträgt der MSE des orangefarbenen Modells 15, während der MSE des grünen Modells 13 beträgt. Die orangefarbene Kurve übererfüllt die Trainingsdaten in hohem Maße, da ihr MSE beim Vergleich des Testsatzes mit dem Trainingssatz fast um den Faktor vier ansteigt. Die grüne Kurve übertrifft die Trainingsdaten viel weniger, da ihr MSE um weniger als einen Faktor 2 ansteigt.
Training-Sets:
Ein Training-Set ist eine Menge von Daten, die zum Trainieren eines Machine-Learning-Modells verwendet werden. Die Daten im Training-Set werden verwendet, um das Modell zu trainieren, indem es Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennt.
Die Erstellung von Training-Sets erfordert eine sorgfältige Auswahl von Daten, die repräsentativ für das Problem sind, das das Modell lösen soll. Die Daten sollten aus verschiedenen Quellen stammen und eine Vielzahl von Variationen des Problems abdecken. Um sicherzustellen, dass das Modell nicht überangepasst wird, sollten auch Daten enthalten sein, die das Problem nicht enthalten.
Eine der größten Herausforderungen bei der Erstellung von Training-Sets besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten von hoher Qualität sind. Daten können fehlerhaft, inkonsistent oder unvollständig sein, was zu einem schlechten Modell führen kann. Eine Lösung besteht darin, Daten bereitzustellen, die von menschlichen Experten überprüft wurden, um sicherzustellen, dass sie von hoher Qualität sind.
Die Qualität des Training-Sets ist ein wichtiger Faktor für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells. Wenn das Training-Set von schlechter Qualität ist, wird das Modell falsche Muster und Zusammenhänge erkennen und somit ungenaue Vorhersagen treffen.
Test-Sets:
Ein Test-Set ist eine Menge von Daten, die zum Testen eines Machine-Learning-Modells verwendet werden. Das Test-Set wird verwendet, um die Leistung des Modells zu bewerten, indem es Vorhersagen auf neuen Daten trifft.
Die Erstellung von Test-Sets erfordert eine sorgfältige Auswahl von Daten, die nicht im Training-Set enthalten sind. Das Test-Set sollte repräsentativ für das Problem sein, das das Modell lösen soll, und ausreichend große Datenmengen enthalten, um eine genaue Bewertung der Leistung des Modells zu ermöglichen.
Das Test-Set unterscheidet sich vom Training-Set, da es Daten enthält, die das Modell noch nie gesehen hat. Das Modell wurde ausschließlich auf dem Training-Set trainiert und muss nun auf dem Test-Set bewertet werden, um sicherzustellen, dass es in der Lage ist, auf neuen Daten genaue Vorhersagen zu treffen.
Das Test-Set wird verwendet, um die Leistung des Modells zu bewerten. Die Genauigkeit des Modells wird anhand der Vorhersagen des Modells auf dem Test-Set gemessen. Eine hohe Genauigkeit des Modells auf dem Test-Set ist ein Hinweis darauf, dass das Modell in der Lage ist, genaue Vorhersagen auf neuen Daten zu treffen.
Validation-Sets:
Ein Validation-Set ist eine Menge von Daten, die zum Validieren eines Machine-Learning-Modells verwendet werden. Das Validation-Set wird verwendet, um das Modell zu bewerten und zu optimieren, indem verschiedene Hyperparameter getestet werden.
Die Erstellung von Validation-Sets erfordert eine sorgfältige Auswahl von Daten, die nicht im Training- oder Test-Set enthalten sind. Das Validation-Set sollte repräsentativ für das Problem sein und ausreichend große Datenmengen enthalten, um eine genaue Bewertung der Leistung des Modells zu ermöglichen.
Das Validation-Set wird verwendet, um verschiedene Hyperparameter des Modells zu testen und zu optimieren. Durch das Anpassen von Hyperparametern können die Leistung und die Genauigkeit des Modells verbessert werden.
Cross-Validation ist eine Technik, bei der die Daten in k-fache Sätze unterteilt werden, wobei jedes Mal ein Satz zum Testen und der Rest zum Trainieren verwendet wird. Diese Technik hilft, Overfitting des Modells zu vermeiden und sicherzustellen, dass das Modell auf verschiedenen Datensätzen gut abschneidet.
Datenaufteilung:
Die Daten können auf verschiedene Arten aufgeteilt werden, einschließlich der Aufteilung in Trainings-, Test- und Validation-Sets sowie der Anwendung von Cross-Validation-Techniken.
Es gibt keine festen Regeln für die Aufteilung von Daten, aber ein gängiges Verhältnis ist 70% für das Training, 15% für das Testen und 15% für die Validierung.
Eine zufällige Verteilung der Daten auf die verschiedenen Sätze ist wichtig, um eine Verzerrung in den Daten zu vermeiden. Wenn die Daten nicht zufällig verteilt sind, kann dies zu Verzerrungen in den Ergebnissen führen, da das Modell auf bestimmte Muster oder Trends trainiert werden kann, die nur in einem bestimmten Teil des Datensatzes vorhanden sind.
Herausforderungen und Limitationen bei der Datenaufteilung
Die effektive Aufteilung von Daten in Training-Sets, Test-Sets und Validation-Sets ist entscheidend für die Entwicklung präziser Machine Learning Modelle. Doch dieser Prozess birgt spezifische Herausforderungen und Limitationen, die es zu berücksichtigen gilt:
Datenverfügbarkeit und -größe
Einer der größten Herausforderungen ist die begrenzte Verfügbarkeit oder Größe von Datensätzen. Kleine Datensätze können zu übermäßigem Optimismus in der Modellleistung führen, da das Modell nicht genügend Daten hat, um allgemeingültige Muster zu lernen und stattdessen Rauschen lernt. Dies kann zu einem Overfitting führen, bei dem das Modell zu spezifisch auf die Trainingsdaten zugeschnitten ist und schlecht auf neuen, unbekannten Daten performt.
Aufteilungsverhältnis
Die Entscheidung, wie die Daten aufgeteilt werden sollen, ist nicht trivial. Ein häufiger Ansatz ist die 80/20- oder 70/30-Aufteilung zwischen Trainings- und Testdaten, mit einem Teil der Trainingsdaten für die Validierung reserviert. Diese Aufteilung kann jedoch je nach Datensatz und spezifischem Anwendungsfall variieren. Eine unzureichende Menge an Trainingsdaten kann das Modell unterernähren, während eine zu kleine Testmenge möglicherweise nicht alle Aspekte der Modellleistung vollständig erfasst.
K-Fold Cross-Validation
Um die Variabilität zu verringern und eine bessere Nutzung kleiner Datensätze zu ermöglichen, wird oft K-Fold Cross-Validation eingesetzt. Dabei wird der Datensatz in k gleich große Segmente unterteilt, wobei jedes Segment einmal als Testset und die k-1 anderen Segmente als Trainingsset verwendet werden. Dieser Prozess wird k-mal wiederholt, wobei jedes Mal ein anderes Segment als Testset dient. Obwohl diese Methode eine umfassendere Bewertung der Modellleistung ermöglicht, erhöht sie auch die Komplexität und die Rechenkosten.
Datenrepräsentativität
Die Aufteilung der Daten muss sicherstellen, dass jedes Set (Training, Validation, Test) die Gesamtheit der Daten gut repräsentiert. Eine unausgewogene oder verzerrte Aufteilung kann zu einer Verzerrung des Modells führen. Techniken wie Stratified Sampling können helfen, die Repräsentativität in jedem Datensatz zu gewährleisten.
Zeitliche Abhängigkeiten
In Datensätzen mit zeitlichen Abhängigkeiten, wie sie oft in Zeitreihenanalysen vorkommen, kann die zufällige Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets zu unrealistischen Trainingsbedingungen führen, da zukünftige Informationen während des Trainings verwendet werden könnten. In solchen Fällen muss die chronologische Ordnung bei der Aufteilung der Daten berücksichtigt werden.
Die sorgfältige Berücksichtigung dieser Herausforderungen und Limitationen ist entscheidend für die Entwicklung robuster, zuverlässiger und generalisierbarer Machine Learning Modelle. Durch die Anwendung bewährter Methoden und Techniken können Datenwissenschaftler die Risiken minimieren und die Chancen maximieren, dass ihre Modelle auch in der Praxis gut performen.
Fazit
Training-, Test- und Validation-Sets sind wichtige Werkzeuge, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Machine-Learning-Modellen zu verbessern. Ein qualitativ hochwertiges Training-Set ist der Grundstein für ein gutes Modell, während das Test-Set verwendet wird, um die Leistung des Modells auf neuen Daten zu bewerten. Das Validation-Set wird verwendet, um das Modell zu optimieren, indem verschiedene Hyperparameter getestet werden.
Es ist wichtig, Daten von hoher Qualität zu sammeln und sorgfältig auszuwählen, um repräsentative und ausgewogene Datensätze zu erstellen. Es wird empfohlen, verschiedene Techniken wie Cross-Validation zu verwenden, um Overfitting des Modells zu vermeiden und sicherzustellen, dass das Modell auf verschiedenen Datensätzen gut abschneidet.
Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten und der Entwicklung neuer Algorithmen und Modelle wird Machine Learning weiterhin an Bedeutung gewinnen. Die Verbesserung der Datenaufbereitung, einschließlich der Erstellung von Training-, Test- und Validation-Sets, wird weiterhin ein wichtiger Bereich der Forschung und Entwicklung sein, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Machine-Learning-Modellen zu verbessern.