Nümunəni necə təlim və test üçün bölmüsünüz?

Nümunə adətən təlim (train) və test (test) hissələrinə bölünür ki, yeni məlumatlarda modelin keyfiyyətini qiymətləndirmək mümkün olsun. Əsas yanaşmalar:

• Təsadüfi bölmə: məlumatlar təsadüfi şəkildə paylanır, məsələn, 70% təlim üçün və 30% test üçün.
• Stratifikasiya olunmuş bölmə: kateqorik etiketlər mövcuddursa, sinif nisbətləri hər iki nümunədə saxlanılır.
• Kross-validasiya: məlumatlar bir neçə hissəyə (folds) bölünür və model ardıcıl olaraq müxtəlif hissələrdə öyrədilir və test edilir.

Python-da sklearn istifadə edərək nümunə:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=42)

Burada, məlumatların 30%-i test üçün ayrılır və sinif paylanması qorunur.