数据集分割

习题预习

1. 如果您正在训练一个机器学习模型以预测房屋价格，您会如何区分训练数据集和测试数据集？
2. 您正在研究一种新的药物，您希望对病人进行测试。您如何通过拆分数据来创建一个可靠的数据集，以进行您的实验？
3. 您是一家全球食品公司的市场营销主管。您如何使用数据分割，以确定哪些产品在哪个市场适用？
4. 您是专门从事股票投资的金融分析师，您如何将股票市场数据拆分成训练和测试数据集，以预测未来分析股票的趋势？
5. 您是一位电子商务公司的客户服务经理，您在分析顾客购买行为时使用了大量的数据。您如何使用数据拆分方法，将此数据分为训练和测试数据集，以了解客户的买卖行为？

说明知识

Data Set Splitting 是将一个资料集分割成训练集和测试集的过程。这是机器学习中常用的方法，目的是在训练模型前，保留部分资料作为测试集，以评估模型预测效果。

例如，假设我们有一个包含100笔学生资料的资料集，我们希望建立一个预测学生成绩的模型。首先，我们需要将资料集分割成训练集和测试集。通常，我们会将资料集的80％作为训练集，20％作为测试集。

在这种情况下，我们会将前80笔学生资料作为训练集，用于训练模型并建立预测模型。然后，我们使用剩余的20笔学生资料来评估模型的准确性。

这样做的好处是，根据测试集的表现，我们可以了解模型的准确度，是否存在过度拟合等问题，从而优化模型。

条列重点

1. 数据集划分是机器学习中非常重要的一环。
2. 数据集划分可以将数据集分为训练集、验证集和测试集。
3. 训练集用于模型的训练和优化，验证集用于模型的调参，测试集用于测试模型的性能和泛化能力。
4. 数据集划分应该遵循随机性和代表性，以尽可能地减小模型出现过拟合或欠拟合的可能性。
5. 通常情况下，训练集和测试集的样本数比例为7:3或8:2，验证集的比例取决于具体情况。
6. 对于小数据集，可以采用交叉验证等方法来增加数据利用效率。
7. 数据集划分应该在进行特征工程前进行，以避免对测试集造成影响。

知识测验

1. 請問訓練集、驗證集和測試集的比例應該如何設定，才能能有效地減少模型的bias和variance？

答案：一般而言，訓練集的比例最大，通常佔總資料的70%~80%左右，而驗證集和測試集的比例則可根據資料量大小來決定，通常分別佔總資料量的10%~15%，透過調整比例大小可以讓模型在bias和variance之間得到平衡。

2. 請問當資料集中特徵維度過高時，如何選擇適合的資料集分割方法？

答案：當特徵維度過高時，可以採用PCA（Principal Component Analysis）降維的方式，將原本高維度的特徵壓縮成較低維度的原始特徵，再進行資料集分割可以避免計算時間過長、優化模型間的運算。

3. 請問在圖像識別的影像資料集中，可以如何進行資料集的分割？

答案：可以將影像資料集進行隨機採樣，並且在採樣過程中確保訓練集、驗證集和測試集中每一類別（label）的數量均衡，進而避免資料集分割中產生的偏差所造成的影響。

4. 請問十折交叉驗證和Hold-out驗證分割法在資料集中分割比例的差異與共同點是什麼？

答案：十折交叉驗證和Hold-out驗證分割法都是常見的資料集分割方法，其中十折交叉驗證將資料集分為十份，進行十次模型訓練和驗證，每次使用不同的九份資料作為訓練，一份資料作為驗證；而Hold-out驗證則是將資料集中的一部分用來作為訓練集，另一部分用來作為驗證集。兩者的不同之處主要在於分割時的方式不同，但都需要確保資料的均衡性、有效性和可靠性。

5. 請問什麼是自助法（bootstrapping），以及在什麼情況下建議使用自助法資料集分割法？

答案：自助法是一種資料集分割方式，它可以通過將原始資料集隨機有放回地抽樣，得到較小的多組重複隨機取樣的資料集，進而進行分析和建模。當原始資料集較小，而樣本差異較大時，建議使用自助法來擴充樣本數量，進而提高模型泛化性能並降低過擬合的風險。