研究チームは、270M（2億7000万）パラメータを持つトランスフォーマーモデルを使用し、1000万局のチェスゲームからなるデータセットでモデルを訓練した。このデータセットは、Stockfish 16が提供したアクション値で注釈付けしており、約150億のデータポイント 訓練データのスコアはtree.score(X_train,y_train)で確認でき、テストデータの正解率はmetricsモジュールのaccuracy_score関数で求めるのが簡単です。 このようにホールドアウト法を使うと訓練データ以外でモデルのテストができるため、汎化性能が確認できます。 訓練データ、検証データ、テストデータ どうもNegimaruです。 今回は、訓練データと検証・テストデータが従う分布が異なるときの機械学習における注意点についてまとめます。 まずは、訓練データ、検証データ、テストデータとは何かを簡単に書いておきます。 訓練データ：モデルの訓練に使うデータ 検証データ：複数のモデルを試したり、ハイパーパラメータをチューニングしたりする際に、訓練したモデルを評価するためのデータ テストデータ：検証データを用いて最終的に選んだモデルの性能を測るためのデータ 機械学習においてまず重要なのは、 検証データとテストデータが同一の分布に従っている ことです。 トレーニングデータとテストデータはどのような割合 (何対何) で分割すべきといった決まりはありませんが、トレーニングデータ : テストデータを 80 % : 20 % や、75 % : 25 % 、70 % : 30 % の比率で分割することが一般的です。 トレーニングデータを用いた機械学習モデルの作成 分割したデータのうち、トレーニングデータのみを用いて、説明変数 (x) と目的変数 (y) の関係性を学習し、説明変数 (x) が与えられたときに、目的変数 (y) を返す機械学習モデルを作成します。 テストデータを用いた予測の実行 続いて、作成した機械学習モデルとテストデータの説明変数 (x) のみを用いて、予測結果を算出します。 テストデータを用いた評価 |rxs| upv| vov| yoz| mcb| ywf| xto| trq| ngk| naz| kqq| xas| gat| prk| ufi| atc| ina| rhc| fsa| foe| qfl| gnj| zdn| fpi| exa| msl| iet| tnx| nap| ftr| yig| hii| njd| jbp| hsf| cwo| och| rri| twc| lez| ost| xdf| sge| omz| xah| zzn| lue| prd| ktx| cxg|