Sammanfattning På grund av den enorma och snabba ökningen av datastorleken har maskininlärning blivit en allt mer populär metod för kunskapsupptäckt och prediktiv modellering. För båda ovanstående ändamål är det viktigt att ha en datauppsättning indelad i ett träningsset och en testset. I synnerhet används utbildningssetet för att lära sig en modell och testsetet används sedan för att utvärdera prestandan hos modellen som man lärt sig från utbildningssetet. Uppdelningen av data i de två uppsättningarna och påverkan på modellens prestanda har dock endast undersökts med avseende på den optimala andelen för de två uppsättningarna, utan hänsyn till uppgifternas egenskaper inom utbildnings- och testuppsättningarna. Den nuvarande metoden är därför att slumpmässigt dela upp data i cirka 70 % för utbildning och 30 % för testning. I detta dokument visar vi att detta sätt att partitionera data leder till två viktiga frågor: a) klassobalans och b) urval representativitetsfrågor. Klassobalansen är känd för att påverka prestandan hos många klassificerare genom att införa en partiskhet mot majoritetsklassen; representativiteten hos utbildningssetet påverkar en modells prestanda genom bristen på möjlighet för algoritmen att lära sig, genom att inte presentera det med relevanta exempel-liknande att testa en student på material som inte lärdes ut. För att lösa ovanstående två frågor, föreslår vi en semi-random data partitioning ram, i inställningen av granular computing. Medan vi diskuterar hur ramverket kan ta itu med båda frågorna fokuserar vi i detta dokument på att undvika obalans i klassen vid uppdelning av data, genom det föreslagna tillvägagångssättet. Resultaten visar att undvikande av klassobalans resulterar i bättre modellprestanda.
Det hävdas också i REF att det sistnämnda tillvägagångssättet i högre grad tar hänsyn till balansen mellan utbildnings- och testdatamängderna jämfört med det tidigare.
Semi-random partitioning of data into training and test sets in granular computing context
{'venue': None, 'journal': 'Granular Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}