Eğitim verileri seti, test verileri seti ve gound gerçeği arasındaki ilişkiyi bilmek istiyorum. Her birinin anlamını ayrı ayrı biliyorum ama aralarındaki ilişkiyi özellikle yer gerçeği ve eğitim verisini göremiyorum.Ground Truth ve eğitim verisi seti
Eğitim verileriniz, sınıflandırıcınızı eğiteceğiniz şeydir.
Daha sonra modelinizin doğruluğunu test setinizde test edersiniz.
Zemin gerçeği size her bir eğitim örneği regresyon sorunları olduğunu teriminin 'yer gerçeği' başka önemli kullanım vardır
hangi kategoriye/sonuç biliyorum yani olduğunuz her eğitim numune için etiket ifade eder Modellenecek verilerin gerçek deterministik bileşenlerini bilmek çok değerlidir.
Ground Truth, gözlemlenen veya ölçülen ve nesnel olarak analiz edilebilen gerçek verilerdir. Bu çıkarımda bulunmadı. Eğer veriler varsayım, düşünceye veya tartışmaya dayanıyorsa, o zaman, tanım gereği, Yeryüzü Hakikati verileri değildir.
Veri bilimi kullanarak bir problemi çözme beceriniz, Yeryüzü Hakikati kurabilirseniz, sorunu nasıl çerçevelediğinize ve belirsizliği farketmediğinize muazzam ölçüde bağlıdır. daha fazla bilgi burada açıklanmıştır The Importance of Ground Truth in Data Science
Eğitim verilerimde her bir numunenin etiketini bilemezsem ne olur? Hala devam edemem? – Arwa
Yapabilirsin ama o noktada denetlenmemiş öğrenme denen bir şeye bakmak isterdin. Denetlenen öğrenme için etiketlere ihtiyacınız vardır, çünkü aksi takdirde x, y, z özelliklerinin örneğin kategori 1 ile ilişkili olduğunu öğrenemez. – Simon
Eğitimimin bölümlerinin etiketini biliyorsanız, başka bir sorum var? Bu kısmı tüm eğitim seti ile temel ve süreç olarak değerlendirebilir miyim? – Arwa