Makine öğrenmesinde test verileri

Test verileri neyi göstermelidir?

Test verileri, seçilmiş modeli geliştirmesine ve seçimine yön vermemiş örneklerle değerlendirmek için kullanılır. Planlanan kullanıma uygun olmalı ve geliştirme verilerinden uygun biçimde ayrılmalıdır. Ayrım yöntemi, gruplara ve zamansal ilişkilere de bağlıdır. Bir kümenin test verisi olarak adlandırılması bağımsızlığını veya yeterli kapsamını kanıtlamaz. Sonuç, gerçekten incelenen veri ve koşullar için geçerlidir.

Kurgusal bir yedek parça projesinde son test için aynı ürün sınıflarının farklı fiziksel örneklerine ait fotoğraflar ayrılır. Aynı fiziksel örneğin çok benzer çekimleri, fark edilmeden eğitim ve teste dağıtılmamalıdır. Planlanan ışık ve çekim koşulları da dikkate alınır. Ekip hangi model çeşidinin hangi verilerle değerlendirildiğini kaydeder. Test sonuçlarına göre sonraki çeşidi seçerse bu test geliştirmeyi etkilemiş olur. Yeni ve bağımsız bir son değerlendirme için yeniden bu seçimin dışında uygun bir kontrol gerekir. Önceki görüntülerde iyi sonuç, başka koşullarda aynı başarıyı garanti etmez.

Kaynaklar

• Google · Datasets: Dividing the original dataset

• scikit-learn · Cross-validation