Ein Testsatz ist eine Sammlung von Daten, die zur Bewertung der Leistung eines maschinellen Lernmodells verwendet wird. Er wird auch als Holdout-Datensatz bezeichnet. Ein Testsatz wird verwendet, um die Genauigkeit und Robustheit des Modells zu testen, um sicherzustellen, dass es auf neue, nicht gesehene Daten verallgemeinert werden kann.
Der Testdatensatz ist ein wichtiger Teil des Entwicklungsprozesses von Modellen für maschinelles Lernen. Sie ermöglicht es uns, die Genauigkeit des Modells zu messen, potenzielle Probleme zu identifizieren, die behoben werden müssen, und die Verallgemeinerbarkeit des Modells zu bewerten. Durch die Verwendung eines Testsatzes können wir sicherstellen, dass das Modell robust genug ist, um mit ungesehenen Daten umzugehen.
Es gibt zwei Arten von Testsätzen: Trainingstestsatz und Validierungstestsatz. Der Trainingstestsatz wird verwendet, um die Leistung des Modells anhand der Trainingsdaten zu bewerten. Der Validierungstestsatz wird verwendet, um die Leistung des Modells auf ungesehenen Daten zu bewerten.
Die Verwendung eines Testsatzes kann viele Vorteile für den Entwicklungsprozess bieten. Sie kann dazu beitragen, Verbesserungsbereiche im Modell zu identifizieren, Überanpassungen zu reduzieren und die Gesamtgenauigkeit des Modells zu verbessern. Die Verwendung eines Testsatzes kann auch dazu beitragen, dass das Modell nicht übertrainiert wird.
Bei der Erstellung eines Testsatzes wird eine Teilmenge der Daten ausgewählt, die für die Auswertung verwendet werden soll. Diese Teilmenge von Daten sollte nicht für den Trainingsprozess verwendet werden. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass der Testsatz repräsentativ für die Daten ist, die das Modell verarbeiten soll.
Bei der Bewertung der Leistung des Testsatzes können verschiedene Metriken verwendet werden. Dazu gehören Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung, F1-Punktzahl und ROC-Kurve. Es ist wichtig, die richtige Metrik für das jeweilige Problem zu verwenden, um eine genaue Bewertung der Leistung des Modells zu erhalten.
Es gibt mehrere Strategien, die zur Verbesserung der Leistung des Testsatzes eingesetzt werden können. Dazu gehören die Auswahl von Merkmalen, die Abstimmung von Hyperparametern und die Datenerweiterung. Durch die Anwendung dieser Strategien kann die Genauigkeit des Modells auf dem Testsatz erhöht werden.
Der Testsatz ist ein wichtiger Teil des Entwicklungsprozesses von Modellen für maschinelles Lernen. Sie ermöglicht es uns, die Genauigkeit des Modells zu messen, potenzielle Probleme zu identifizieren, die behoben werden müssen, und die Verallgemeinerbarkeit des Modells zu bewerten. Durch die Verwendung eines Testsatzes können wir sicherstellen, dass das Modell robust genug ist, um mit ungesehenen Daten umzugehen.
Es gibt vier Haupttypen von Tests: Unit-Tests, Integrationstests, funktionale Tests und Regressionstests.
Unit-Tests sind eine Art von Tests, bei denen einzelne Codeeinheiten daraufhin geprüft werden, ob sie wie erwartet funktionieren. Integrationstests sind Tests, bei denen verschiedene Codeeinheiten kombiniert und daraufhin getestet werden, ob sie wie erwartet zusammenarbeiten. Funktionstests sind eine Art von Tests, bei denen die Funktionalität des Codes getestet wird, um festzustellen, ob er die Anforderungen erfüllt. Regressionstests sind Tests, bei denen Änderungen am Code daraufhin geprüft werden, ob sie zu neuen Fehlern oder Regressionen führen.
Validierungs- und Testgruppen werden beide verwendet, um die Leistung eines maschinellen Lernmodells zu bewerten. Ein Validierungssatz wird jedoch zur Abstimmung des Modells verwendet, während ein Testsatz zur Bewertung der endgültigen Leistung des Modells dient.
Testgruppen werden in der Datenverwaltung verwendet, um zu ermitteln, welche Datensätze in einen Testprozess einbezogen werden sollten. Ein Testsatz umfasst eine Teilmenge von Daten, die in der Regel zum Testen eines neuen Merkmals oder einer neuen Funktion verwendet wird, bevor diese in der Produktionsumgebung freigegeben wird.
Ein Trainingsset ist ein Datensatz, der zum Trainieren eines Modells verwendet wird. Ein Testsatz ist ein Datensatz, der zur Bewertung der Leistung eines trainierten Modells verwendet wird.
Ein Jira-Testset ist eine Sammlung von Testfällen, die gruppiert und einer bestimmten Person oder einem Team zum Testen zugewiesen werden. Dies ermöglicht eine bessere Organisation und Nachverfolgung des Testfortschritts. Eine Jira-Testgruppe kann manuell erstellt oder automatisch aus einem Testplan generiert werden.