# Czym jest zbiór testowy a czym zbiór uczący?
## Wprowadzenie
W dziedzinie uczenia maszynowego i analizy danych, zbiór testowy i zbiór uczący są dwoma kluczowymi pojęciami. Oba zbiory są niezwykle istotne dla procesu trenowania i oceny modeli predykcyjnych. W tym artykule przyjrzymy się bliżej tym dwóm pojęciom i dowiemy się, czym są zbiory testowe i uczące oraz jak są one wykorzystywane w praktyce.
## 1. Zbiór uczący
### 1.1 Definicja
Zbiór uczący to podzbiór danych, który jest wykorzystywany do trenowania modelu predykcyjnego. Składa się z przykładów, które zawierają zarówno dane wejściowe, jak i odpowiadające im etykiety lub wartości docelowe. Zbiór uczący jest podstawowym elementem procesu uczenia maszynowego, ponieważ to na jego podstawie model jest w stanie nauczyć się zależności między danymi wejściowymi a danymi wyjściowymi.
### 1.2 Przykład
Przyjrzyjmy się przykładowemu problemowi klasyfikacji, w którym chcemy nauczyć model rozpoznawać, czy dany e-mail jest spamem czy nie. Zbiór uczący może zawierać tysiące e-maili, z których każdy ma przypisaną etykietę „spam” lub „nie spam”. Model jest trenowany na tych danych, aby nauczyć się rozpoznawać cechy charakterystyczne dla spamu i nie spamu.
## 2. Zbiór testowy
### 2.1 Definicja
Zbiór testowy to podzbiór danych, który jest wykorzystywany do oceny wydajności modelu predykcyjnego po jego trenowaniu. Składa się z przykładów, które nie były używane podczas procesu uczenia. Zbiór testowy jest niezależny od zbioru uczącego i służy do sprawdzenia, jak dobrze model generalizuje na nowych, nieznanych danych.
### 2.2 Przykład
Kontynuując przykład z problemem klasyfikacji e-maili, zbiór testowy może zawierać nowe e-maile, które nie były używane podczas trenowania modelu. Te e-maile są oceniane przez model, który został już nauczony na zbiorze uczącym. Na podstawie wyników klasyfikacji można ocenić skuteczność modelu i sprawdzić, czy jest w stanie poprawnie rozpoznać spam i nie spam.
## 3. Rola zbiorów testowych i uczących
### 3.1 Trenowanie modelu
Zbiór uczący jest wykorzystywany do trenowania modelu predykcyjnego. Model analizuje dane wejściowe i próbuje znaleźć zależności między nimi a danymi wyjściowymi. Proces trenowania polega na dostosowywaniu parametrów modelu w taki sposób, aby minimalizować błąd predykcji.
### 3.2 Ocena modelu
Zbiór testowy jest wykorzystywany do oceny wydajności modelu po jego trenowaniu. Model jest testowany na nowych, nieznanych danych, które nie były używane podczas uczenia. Ocena modelu na podstawie zbioru testowego pozwala ocenić, jak dobrze model generalizuje na nowe dane i czy jest w stanie poprawnie przewidywać wyniki.
## 4. Podział zbiorów testowych i uczących
### 4.1 Kross-walidacja
Kross-walidacja to technika podziału zbioru danych na zbiór uczący i testowy, która pozwala na lepszą ocenę wydajności modelu. Zamiast jednego podziału, dane są dzielone na kilka części, a każda z nich jest używana jako zbiór testowy w jednym z kroków. Ta technika pozwala na lepsze wykorzystanie dostępnych danych i bardziej wiarygodną ocenę modelu.
### 4.2 Zbiór walidacyjny
Czasami, oprócz zbioru uczącego i testowego, używany jest także zbiór walidacyjny. Zbiór walidacyjny jest wykorzystywany do dostrojenia parametrów modelu i wyboru najlepszego modelu spośród różnych wariantów. Jest to szczególnie przydatne w przypadku modeli z dużą liczbą hiperparametrów, które muszą być dostosowane.
## Podsumowanie
Zbiór testowy i zbiór uczący są nieodłącznymi elementami procesu uczenia maszynowego i analizy danych. Zbiór uczący jest wykorzystywany do trenowania modelu, podczas gdy zbiór testowy służy do oceny jego wydajności. Ważne jest, aby te zbiory były niezależne od siebie i aby zbiór testowy zawierał nowe, nieznane dane. Dodatkowo, techniki takie jak kross-walidacja i zbiór walidacyjny mogą być stosowane w celu lepszej oceny i dostrojenia modelu. Pamiętaj, że wybór odpowiednich zbiorów testowych i uczących jest kluczowy dla skutecznego uczenia maszynowego i tworzenia dokładnych modeli predykcyjnych.
Zbiór testowy to zbiór danych, który jest używany do oceny wydajności modelu uczenia maszynowego po jego wytrenowaniu. Zawiera on dane, które nie były używane podczas procesu uczenia i służy do sprawdzenia, jak dobrze model generalizuje na nowych, nieznanych danych.
Zbiór uczący to z kolei zbiór danych, który jest używany do treningu modelu uczenia maszynowego. Składa się z przykładów, na których model jest uczony, aby nauczyć się odpowiednich wzorców i zależności w danych.
Link tagu HTML do strony https://www.epce.org.pl/ można utworzyć w następujący sposób:
