Введение в генерацию тестовых данных
Тестовые данные - это любые данные, вводимые в модель машинного обучения для проверки ее производительности и надежности. Чтобы получить модели машинного обучения с отличной производительностью, важно, чтобы Data Scientist обучил их всем возможным вариантам данных, а затем протестировал ту же модель еще более разнообразных и сложных, но всеобъемлющих данных. Часто становится трудно включить все сценарии и вариации в тестовые данные, полученные после разделения теста поезда. Следовательно, становится важным создать набор данных со всеми описанными вариантами использования, которые могут наилучшим образом измерить производительность нашей модели. Процесс создания такого набора данных известен как Генерация тестовых данных.
Правила генерации тестовых данных в машинном обучении
В современном мире, когда сложность растет с каждым днем, а время доставки сокращается, ученым, занимающимся данными, необходимо как можно скорее подготовить модели с наилучшими характеристиками. Тем не менее, создаваемые модели становятся самыми эффективными, только если они были протестированы на всех возможных сценариях. Все эти сценарии могут оказаться невозможными для ученого, имеющего данные, и, следовательно, ему может потребоваться создать некоторые синтетические данные для проверки моделей.
Следовательно, для создания этих синтетических наборов данных необходимо учитывать определенные правила или рекомендации:
- Вы должны наблюдать статистическое распределение каждого объекта в исходном или реальном наборе данных. Тогда соответственно нам нужно создать тестовые данные с теми же статическими распределениями.
- Нам необходимо понять влияние взаимодействия, которое эти функции оказывают друг на друга или на зависимую переменную. Под этим мы подразумеваем, что нам нужно сохранить отношения между переменными. Посмотрите на одномерные, двумерные отношения и попробуйте иметь те же отношения при создании тестовых данных.
- Генерируемые данные предпочтительно должны быть случайными и нормально распределенными.
- В случае алгоритмов классификации нам нужно контролировать количество наблюдений в каждом классе. Мы можем либо распределить наблюдения в равной степени, чтобы облегчить тестирование, либо иметь больше наблюдений в одном из классов.
- Случайный шум может быть введен в данные для проверки модели ML на аномалии.
- Нам также необходимо сохранить шкалу значений и отклонений в характеристиках тестовых данных, то есть значения функции должны быть отображены правильно. Например, значения возраста должны быть в пределах 0-100, а не в тысячах.
- Нам понадобится чрезвычайно богатый и достаточно большой набор данных, который может охватывать все сценарии тестовых случаев и все сценарии тестирования. Плохо разработанные тестовые данные могут не проверять все возможные тесты или реальные сценарии, которые будут препятствовать производительности модели.
- Нам нужно создать достаточно большой набор данных, чтобы не только производительность, но и стресс-тестирование проводились для модели и программной платформы.
Как генерировать тестовые данные?
Как правило, тестовые данные являются хранилищем данных, которые генерируются программно. Некоторые из этих данных могут быть использованы для проверки ожидаемых результатов модели машинного обучения. Эти данные также могут использоваться для проверки способности модели машинного обучения обрабатывать выбросы и невидимые ситуации, заданные в качестве входных данных для модели. Важно знать, какие тестовые данные нужно генерировать и для какой цели.
Узнав об этом, мы можем использовать любой из следующих методов для генерации тестовых данных:
1. Мы можем вручную сгенерировать тестовые данные в соответствии с нашими знаниями предметной области и видом тестирования, которое нам необходимо выполнить на конкретной модели машинного обучения. Мы можем использовать Excel для генерации таких наборов данных.
2. Мы также можем попытаться скопировать огромные порции данных, которые доступны нам в производственной среде, внести необходимые изменения в них и затем протестировать модели машинного обучения на них.
3. На рынке доступно множество бесплатных или платных инструментов, которые мы можем использовать для создания тестовых наборов данных.
4. Тестовые наборы данных также могут быть сгенерированы с использованием R или Python. Есть несколько пакетов, таких как Faker, которые могут помочь вам в создании синтетических наборов данных.
Преимущество генерации тестовых данных
Хотя тестовые данные были сгенерированы некоторыми способами и не являются реальными, это все еще фиксированный набор данных с фиксированным числом выборок, фиксированным шаблоном и фиксированной степенью разделения классов. Есть еще несколько преимуществ, которые предоставляет создание тестовых данных:
1. Многим организациям может быть неудобно передавать конфиденциальные данные своих пользователей своим поставщикам услуг, поскольку это может нарушать законы о безопасности или конфиденциальности. В этих случаях сгенерированные тестовые данные могут быть полезны. Он может копировать все статистические свойства реальных данных без раскрытия реальных данных.
2. Используя сгенерированные тестовые данные, мы можем включить сценарии в данные, с которыми мы еще не сталкивались, но мы ожидаем или можем столкнуться в ближайшем будущем.
3. Как обсуждалось ранее, сгенерированные данные будут сохранять одномерные, двумерные и многомерные отношения между переменными наряду с сохранением только конкретной статистики.
4. После того, как мы получили наш метод генерации данных, становится легко создавать любые тестовые данные и экономить время либо на поиске данных, либо на проверке производительности модели.
5. Данные испытаний предоставят команде столь необходимую гибкость для корректировки данных, генерируемых по мере необходимости, для улучшения модели.
Вывод
В заключение, хорошо разработанные данные тестирования позволяют нам выявлять и исправлять серьезные недостатки в модели. Доступ к высококачественным наборам данных для тестирования ваших моделей машинного обучения очень поможет в создании надежного и надежного ИИ-продукта. Поколение синтетических тестовых наборов данных стало настоящим подарком в современном мире, где конфиденциальность является
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к генерации тестовых данных. Здесь мы обсуждаем правила и как генерировать тестовые данные с их преимуществами. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Нечеткое тестирование
- Машинное обучение данным науки
- Инструменты данных науки
- Технологии больших данных