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Qu’est-ce qu’un ensemble de tests en apprentissage automatique ?<end_of_turn>
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Beim maschinellen Lernen ist ein Testsatz ein entscheidender Bestandteil des Modellentwicklungsprozesses. Dabei handelt es sich um eine Teilmenge von Daten, die zur Bewertung der Leistung eines maschinellen Lernmodells nach dem Training verwendet wird. Zu den wichtigsten Merkmalen und Zwecken eines Testsatzes gehören:

1. Bewertung der Modellleistung: Die Hauptaufgabe eines Testsatzes besteht darin, zu bewerten, wie gut das Modell für maschinelles Lernen bei neuen, unsichtbaren Daten funktioniert. Es hilft bei der Einschätzung der Generalisierungsfähigkeit des Modells – seiner Wirksamkeit bei der Erstellung von Vorhersagen zu Daten, auf die es während des Trainings nicht gestoßen ist.

2. Trennung von Trainingsdaten: Ein Testsatz wird von den Trainingsdaten getrennt gehalten, die zum Erstellen und Trainieren des Modells verwendet werden. Diese Trennung ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Bewertung der Leistung des Modells unvoreingenommen ist und seine Fähigkeit widerspiegelt, von den Trainingsdaten auf neue Daten zu verallgemeinern.

3. Realistische Bewertung: Der Testsatz sollte idealerweise die realen Daten darstellen, auf die das Modell in praktischen Anwendungen stößt. Das bedeutet, dass die Testdaten eine ähnliche Verteilung und ähnliche Eigenschaften aufweisen sollten wie die tatsächlichen Daten, mit denen das Modell arbeiten soll.

4. Verhinderung einer Überanpassung: Die Verwendung eines Testsatzes hilft bei der Identifizierung, ob das Modell die Trainingsdaten überangepasst hat. Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten, einschließlich ihres Rauschens und ihrer Ausreißer, zu gut lernt und daher bei neuen, unsichtbaren Daten schlecht abschneidet.

5. Modellvergleich: Testsätze werden auch verwendet, um die Leistung verschiedener Modelle oder verschiedener Versionen desselben Modells zu vergleichen. Dieser Vergleich hilft bei der Auswahl des besten Modells für die Bereitstellung.

6. Abschlussbewertung: Der Testsatz wird normalerweise am Ende des Modellentwicklungsprozesses verwendet. Nachdem ein Modell trainiert (mithilfe des Trainingssatzes) und validiert (mithilfe eines Validierungssatzes, falls verfügbar) wurde, liefert der Testsatz die endgültigen Leistungsmetriken.

Es ist wichtig zu beachten, dass der Testsatz nur einmal verwendet werden sollte, um Verzerrungen bei der Modellbewertung zu vermeiden. Die kontinuierliche Verwendung des Testsatzes zur Modelloptimierung kann zu einer unbeabsichtigten Überanpassung an die Testdaten führen, wodurch sein Zweck als unvoreingenommener Bewerter der Modellleistung zunichte gemacht wird.<end_of_turn><eos>