資料集分割

習題預習

1. 如果您正在訓練一個機器學習模型以預測房屋價格，您會如何區分訓練數據集和測試數據集？
2. 您正在研究一種新的藥物，您希望對病人進行測試。您如何通過拆分數據來創建一個可靠的數據集，以進行您的實驗？
3. 您是一家全球食品公司的市場營銷主管。您如何使用數據分割，以確定哪些產品在哪個市場適用？
4. 您是專門從事股票投資的金融分析師，您如何將股票市場數據拆分成訓練和測試數據集，以預測未來分析股票的趨勢？
5. 您是一位電子商務公司的客戶服務經理，您在分析顧客購買行為時使用了大量的數據。您如何使用數據拆分方法，將此數據分為訓練和測試數據集，以瞭解客戶的買賣行為？

說明知識

Data Set Splitting 是將一個資料集分割成訓練集和測試集的過程。這是機器學習中常用的方法，目的是在訓練模型前，保留部分資料作為測試集，以評估模型預測效果。

例如，假設我們有一個包含100筆學生資料的資料集，我們希望建立一個預測學生成績的模型。首先，我們需要將資料集分割成訓練集和測試集。通常，我們會將資料集的80％作為訓練集，20％作為測試集。

在這種情況下，我們會將前80筆學生資料作為訓練集，用於訓練模型並建立預測模型。然後，我們使用剩餘的20筆學生資料來評估模型的準確性。

這樣做的好處是，根據測試集的表現，我們可以瞭解模型的準確度，是否存在過度擬合等問題，從而優化模型。

條列重點

1. 數據集劃分是機器學習中非常重要的一環。
2. 數據集劃分可以將數據集分為訓練集、驗證集和測試集。
3. 訓練集用於模型的訓練和優化，驗證集用於模型的調參，測試集用於測試模型的性能和泛化能力。
4. 數據集劃分應該遵循隨機性和代表性，以盡可能地減小模型出現過擬合或欠擬合的可能性。
5. 通常情況下，訓練集和測試集的樣本數比例為7:3或8:2，驗證集的比例取決於具體情況。
6. 對於小數據集，可以採用交叉驗證等方法來增加數據利用效率。
7. 數據集劃分應該在進行特徵工程前進行，以避免對測試集造成影響。

知識測驗

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。