# Dlaczego wynik klasyfikacji należy podawać w oparciu o dane walidacyjne zamiast uczących?
## Wprowadzenie
Wynik klasyfikacji jest jednym z najważniejszych wskaźników skuteczności modelu uczenia maszynowego. Jednakże, aby ten wynik był rzetelny i wiarygodny, należy go oceniać na podstawie danych walidacyjnych, a nie uczących. W tym artykule dowiemy się, dlaczego jest to tak istotne i jakie są korzyści z korzystania z danych walidacyjnych do oceny wyników klasyfikacji.
## 1. Różnica między danymi uczącymi a walidacyjnymi
### 1.1 Dane uczące
### 1.2 Dane walidacyjne
## 2. Overfitting – przyczyna nieprawidłowych wyników
### 2.1 Co to jest overfitting?
### 2.2 Dlaczego overfitting jest problemem?
### 2.3 Jak overfitting wpływa na wyniki klasyfikacji?
## 3. Zastosowanie danych walidacyjnych
### 3.1 Co to są dane walidacyjne?
### 3.2 Dlaczego warto korzystać z danych walidacyjnych?
### 3.3 Jakie są korzyści z korzystania z danych walidacyjnych?
## 4. Proces oceny wyników klasyfikacji
### 4.1 Jak oceniać wyniki klasyfikacji na podstawie danych walidacyjnych?
### 4.2 Jakie metryki można wykorzystać do oceny wyników klasyfikacji?
### 4.3 Dlaczego wynik klasyfikacji na danych walidacyjnych jest bardziej wiarygodny?
## 5. Przykład zastosowania danych walidacyjnych
### 5.1 Opis problemu
### 5.2 Wykorzystanie danych walidacyjnych do oceny wyników klasyfikacji
### 5.3 Porównanie wyników na danych uczących i walidacyjnych
## 6. Podsumowanie
Wynik klasyfikacji powinien być zawsze podawany na podstawie danych walidacyjnych, a nie uczących. Overfitting jest poważnym problemem, który może prowadzić do nieprawidłowych wyników klasyfikacji. Korzystanie z danych walidacyjnych pozwala na rzetelną ocenę skuteczności modelu uczenia maszynowego i zapewnia wiarygodne wyniki. Pamiętajmy zawsze o wartości danych walidacyjnych i ich roli w procesie klasyfikacji.
Wynik klasyfikacji powinien być podawany na podstawie danych walidacyjnych zamiast uczących, ponieważ dane walidacyjne są niezależne od danych uczących i pozwalają na ocenę rzeczywistej skuteczności modelu. Używanie danych uczących do oceny wyników może prowadzić do nadmiernego dopasowania (overfittingu), gdzie model działa dobrze na danych uczących, ale słabo na nowych, nieznanych danych. Aby uniknąć tego problemu, konieczne jest użycie danych walidacyjnych, które nie były używane do trenowania modelu.
Link do strony: https://www.fachowcy.pl/
