Inleiding tot het genereren van testgegevens
Testgegevens is elke invoer die wordt gegeven aan een Machine Learning-model om de prestaties en betrouwbaarheid ervan te testen. Om de Machine Learning-modellen met uitstekende prestaties te verkrijgen, is het belangrijk voor een Data Scientist om deze te trainen met alle mogelijke variaties van gegevens en vervolgens hetzelfde model nog meer gevarieerde en gecompliceerde maar all-inclusive gegevens te testen. Vaak wordt het moeilijk om alle scenario's en variaties op te nemen in de testgegevens die worden verkregen na de splitsing van de treintest. Daarom wordt het belangrijk om een gegevensset te maken met alle gebruiksgevallen die het best de prestaties van ons model kunnen meten. Het proces voor het genereren van een dergelijke gegevensset staat bekend als het genereren van testgegevens.
Regels voor het genereren van testgegevens bij machinaal leren
In de wereld van vandaag, met complexiteit die met de dag toeneemt en levertijden die afnemen, moeten datawetenschappers de best presterende modellen zo snel mogelijk voorbereiden. Modellen die worden gemaakt, worden echter pas de best presterende modellen nadat ze op alle mogelijke scenario's zijn getest. Al deze scenario's zijn mogelijk niet mogelijk voor de gegevenswetenschapper en daarom moet hij mogelijk enkele synthetische gegevens maken om de modellen te testen.
Om deze synthetische gegevenssets te maken, moet u dus rekening houden met bepaalde soorten regels of richtlijnen:
- U moet de statistische verdeling van elk element in het origineel of de echte gegevensset observeren. Vervolgens moeten we de testgegevens met dezelfde statische distributies maken.
- We moeten de effecten begrijpen van de interactie die de functies op elkaar hebben of op de afhankelijke variabele. Hiermee bedoelen we te zeggen dat we de relaties tussen de variabelen moeten behouden. Bekijk de univariate, bivariate relaties en probeer dezelfde relaties te hebben bij het maken van de testgegevens.
- De gegenereerde gegevens moeten bij voorkeur willekeurig zijn en normaal verdeeld.
- In het geval van classificatie-algoritmen moeten we het aantal observaties in elke klasse beheersen. We kunnen de waarnemingen gelijkelijk verdeeld hebben om het testen te vergemakkelijken of meer waarnemingen hebben in een van de klassen.
- Willekeurige ruis kan in de gegevens worden geïnjecteerd om het ML-model op afwijkingen te testen.
- We moeten ook de schaal van waarden en variaties in de kenmerken van de testgegevens behouden, dwz dat de waarden van het kenmerk correct moeten worden weergegeven. Leeftijdwaarden moeten bijvoorbeeld rond de bracket 0-100 liggen en niet een aantal in duizenden.
- We hebben een extreem rijke en voldoende grote gegevensset nodig die alle testcasescenario's en alle testscenario's kan omvatten. Slecht ontworpen testgegevens testen mogelijk niet alle mogelijke tests of echte scenario's die de prestaties van het model belemmeren.
- We moeten de dataset groot genoeg genereren, zodat niet alleen de prestaties, maar ook de stresstests van het model- en softwareplatform worden uitgevoerd.
Hoe testgegevens te genereren?
Over het algemeen zijn de testgegevens een gegevensopslagruimte die programmatisch wordt gegenereerd. Sommige van deze gegevens kunnen worden gebruikt om de verwachte resultaten van het machine learning-model te testen. Deze gegevens kunnen ook worden gebruikt om het vermogen van het machine learning-model te testen om uitbijters en ongeziene situaties te verwerken die als input voor het model worden gegeven. Het is belangrijk om te weten wat voor soort testgegevens moeten worden gegenereerd en met welk doel.
Zodra we dit weten, kunnen we een van de volgende methoden volgen om de testgegevens te genereren:
1. We kunnen de testgegevens handmatig genereren op basis van onze kennis van het domein en het soort testen dat we moeten uitvoeren op een specifiek model voor machinaal leren. We kunnen Excel gebruiken om dit soort datasets te genereren.
2. We kunnen ook proberen enorme hoeveelheden gegevens te kopiëren die voor ons beschikbaar zijn in een productieomgeving, de nodige wijzigingen aanbrengen en vervolgens de machine learning-modellen daarop testen.
3. Er zijn veel gratis of betaalde tools op de markt die we kunnen gebruiken om testdatasets te maken.
4. Testdatasets kunnen ook worden gegenereerd met behulp van R of Python. Er zijn verschillende pakketten zoals faker die u kunnen helpen bij het genereren van synthetische gegevenssets.
Voordeel van het genereren van testgegevens
Hoewel de testgegevens op een bepaalde manier zijn gegenereerd en niet echt zijn, is dat nog steeds een vaste gegevensset, met een vast aantal monsters, een vast patroon en een vaste graad van klassescheiding. De generatie van testgegevens biedt nog steeds verschillende voordelen:
1. Veel van de organisaties voelen zich mogelijk niet op hun gemak bij het delen van de gevoelige gegevens van hun gebruikers met hun serviceproviders, omdat dit in strijd kan zijn met de beveiligings- of privacywetgeving. In deze gevallen kunnen de gegenereerde testgegevens nuttig zijn. Het kan alle statistische eigenschappen van echte gegevens repliceren zonder echte gegevens bloot te leggen.
2. Met behulp van de gegenereerde testgegevens kunnen we scenario's in de gegevens opnemen die we nog niet hebben meegemaakt, maar we verwachten of kunnen dit in de nabije toekomst tegenkomen.
3. Zoals eerder besproken, zullen de gegenereerde gegevens de univariate, bivariate en multivariate relaties tussen variabelen behouden, met behoud van specifieke statistieken alleen.
4. Zodra we onze methode voor het genereren van de gegevens hebben verkregen, wordt het eenvoudig om testgegevens te maken en tijd te besparen bij het zoeken naar gegevens of bij het verifiëren van de modelprestaties.
5. De testgegevens bieden het team de broodnodige flexibiliteit om de gegenereerde gegevens aan te passen wanneer dat nodig is om het model te verbeteren.
Conclusie
Tot slot stellen goed ontworpen testgegevens ons in staat om ernstige fouten in het model te identificeren en te corrigeren. Toegang hebben tot hoogwaardige datasets om uw machine learning-modellen te testen, zal enorm helpen bij het creëren van een robuust en onfeilbaar AI-product. Generatie van synthetische testdatasets is een zegen in de wereld van vandaag waar privacy de beste is
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor het genereren van testgegevens. Hier bespreken we de regels en hoe we testgegevens kunnen genereren met hun voordelen. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Fuzz-testen
- Data Science Machine Learning
- Data Science Tools
- Big Data-technologieën