Introduktion til generering af testdata
Testdata er ethvert input, der gives til en Machine Learning-model for at teste deres ydeevne og pålidelighed. For at opnå Machine Learning-modellerne med fremragende ydelse er det vigtigt for en datavidenskabsmand at træne dem med alle mulige variationer af data og derefter teste den samme model endnu mere varierede og komplicerede, men all-inclusive data. Ofte bliver det vanskeligt at inkludere alle scenarier og variationer i testdataene, der opnås efter togtestopdelingen. Derfor bliver det vigtigt at oprette et datasæt med alle de anvendte sager, der er dækket, der bedst kan måle vores modelydelse. Processen med at generere et sådant datasæt kaldes Test Data Generation.
Regler for generering af testdata i maskinlæring
I nutidens verden, hvor kompleksiteten øges dag for dag og leveringstiden spænder ned, er dataforskerne nødt til at forberede de bedst udførende modeller så hurtigt som muligt. Imidlertid bliver modeller, der oprettes kun de bedste resultater, når de er testet på alle mulige slags scenarier. Alle disse scenarier er muligvis ikke mulige for dataforskeren at have med sig, og derfor kan han være nødt til at oprette nogle syntetiske data for at teste modellerne.
Derfor er der visse former for regler eller retningslinjer, du skal huske på: for at oprette disse syntetiske datasæt:
- Du skal observere den statistiske fordeling af hver funktion i det originale eller det virkelige datasæt. Derefter skal vi derfor oprette testdataene med de samme statiske fordelinger.
- Vi er nødt til at forstå effekten af den interaktion, som funktionerne har over hinanden eller på den afhængige variabel. Med dette mener vi at sige, at vi er nødt til at bevare forholdet mellem variablerne. Se på de univariate, bivariate forhold, og prøv at have de samme forhold, når du opretter testdataene.
- De genererede data skal fortrinsvis være tilfældige og normalt distribueres.
- I tilfælde af klassificeringsalgoritmer er vi nødt til at kontrollere antallet af observationer i hver klasse. Vi kan enten få observationer lige fordelt for at gøre testen let eller have flere observationer i en af klasserne.
- Tilfældig støj kan indsprøjtes i dataene for at teste ML-modellen på anomalier.
- Vi er også nødt til at bevare skalaen på værdier og variationer i funktionerne i testdataene, dvs. værdierne af funktionen skal afbildes korrekt. F.eks. Bør værdier for alder være omkring beslaget 0-100 og ikke et antal i tusinder.
- Vi har brug for et ekstremt rig og tilstrækkeligt stort datasæt, der kan dække alle testsager og alle testscenarier. Dårligt designede testdata tester muligvis ikke alle mulige test eller virkelige scenarier, som vil hæmme modelens ydelse.
- Vi er nødt til at generere datasættet stort nok, så ikke kun ydeevnen, men også stresstesten udføres af modellen og softwareplatformen.
Sådan genereres testdata?
Generelt er testdataene et lager af data, der genereres programmatisk. Nogle af disse data kan bruges til at teste de forventede resultater af maskinlæringsmodellen. Disse data kan også bruges til at teste maskinlæringsmodelens evne til at håndtere outliers og usete situationer, der er givet som input til modellen. Det er vigtigt at vide, hvilken type testdata der skal genereres, og til hvilket formål.
Når vi ved dette, kan vi følge en af følgende metoder til at generere testdata:
1. Vi kan manuelt generere testdataene i henhold til vores viden om domænet og den type test, vi har brug for på en bestemt maskinlæringsmodel. Vi kan bruge excel til at generere disse typer datasæt.
2. Vi kan også prøve at kopiere enorme bunker af data, der er tilgængelige for os i et produktionsmiljø, foretage de nødvendige ændringer og derefter teste maskinindlæringsmodellerne på det samme.
3. Der er mange værktøjer tilgængelige på markedet for gratis eller betalt, som vi kan bruge til at oprette testdatasæt.
4. Testdatasæt kan også genereres vha. R eller Python. Der er flere pakker som faker, som kan hjælpe dig med at generere syntetiske datasæt.
Fordel ved generering af testdata
Selvom testdataene er genereret på nogle måder og ikke er reelle, er det stadig et fast datasæt med et fast antal prøver, et fast mønster og en fast grad af klasseseparation. Der er stadig flere fordele, som testdata-generationen giver:
1. Mange af organisationerne har måske ikke det godt med at dele deres brugers følsomme data til deres tjenesteudbydere, da det kan være i strid med lovgivningen om sikkerhed eller privatliv. I disse tilfælde kan de genererede testdata være nyttige. Det kan gentage alle statistiske egenskaber ved reelle data uden at afsløre reelle data.
2. Ved hjælp af de genererede testdata kan vi inkorporere scenarier i de data, som vi endnu ikke har stået overfor, men vi forventer eller kan blive udsat for i den nærmeste fremtid.
3. Som omtalt tidligere vil de genererede data bevare de univariate, bivariate og multivariate forhold mellem variabler sammen med at bevare specifik statistik alene.
4. Når vi først har fået vores metode til at generere dataene, bliver det let at oprette testdata og spare tid på enten at søge efter data eller på at verificere modelydelsen.
5. Testdataene giver teamet den meget nødvendige fleksibilitet til at justere de genererede data, når og når det er nødvendigt for at forbedre modellen.
Konklusion
Afslutningsvis giver veludformede testdata os mulighed for at identificere og rette alvorlige fejl i modellen. At have adgang til datasæt i høj kvalitet til at teste dine maskinlæringsmodeller hjælper enormt med at skabe et robust og idiotsikkert AI-produkt. Generering af syntetiske testdatasæt kommer som en velsignelse i dagens verden, hvor privatlivets fred er
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til generering af testdata. Her diskuterer vi reglerne, og hvordan man genererer testdata med deres fordele. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Fuzz Testing
- Data Science Machine Learning
- Data Science værktøjer
- Big Data Technologies