Introduksjon til generering av testdata
Testdata er alle innspill som gis til en maskinlæringsmodell for å teste ytelse og pålitelighet. For å oppnå Machine Learning-modellene med utmerket ytelse, er det viktig for en Data Scientist å trene den med alle mulige variasjoner av data og deretter teste den samme modellen enda mer variert og komplisert, men all-inclusive data. Ofte blir det vanskelig å inkludere alle scenarier og variasjoner i testdataene som er oppnådd etter togtestdelingen. Derfor blir det viktig å lage et datasett med alle de anvendte tilfellene dekket som best kan måle vår modellytelse. Prosessen med å generere et slikt datasett er kjent som Test Data Generation.
Regler for generering av testdata i maskinlæring
I dagens verden, med kompleksiteten øker dag for dag og leveringstidene reduserer, trenger dataforskere å utarbeide de beste resultatene så snart som mulig. Imidlertid blir modeller som blir laget bare de best utførende modellene når de har blitt testet på alle mulige scenarier. Alle disse scenariene er kanskje ikke mulig for dataforskeren å ha med seg, og derfor kan det hende han trenger å lage noen syntetiske data for å teste modellene.
Derfor, for å lage disse syntetiske datasettene, er det visse typer regler eller retningslinjer du må huske på:
- Du må observere den statistiske fordelingen av hver funksjon i det originale eller det virkelige datasettet. Så derfor må vi lage testdataene med de samme statiske fordelingene.
- Vi må forstå effekten av interaksjonen som funksjonene har over hverandre eller på den avhengige variabelen. Med dette mener vi å si at vi må bevare relasjonene mellom variablene. Ta en titt på de univariate, bivariate forholdene og prøv å ha de samme forholdene når du oppretter testdataene.
- Dataene som genereres skal fortrinnsvis være tilfeldige og normalt distribueres.
- Når det gjelder klassifiseringsalgoritmer, må vi kontrollere antall observasjoner i hver klasse. Vi kan enten ha observasjonene likt fordelt for å gjøre testingen enkel eller ha flere observasjoner i en av klassene.
- Tilfeldig støy kan injiseres i dataene for å teste ML-modellen på anomalier.
- Vi må også bevare skalaen til verdier og variasjoner i funksjonene i testdataene, dvs. verdiene til funksjonen skal avbildes riktig. F.eks. Verdier av alder skal være rundt braketten 0-100 og ikke noen tall i tusenvis.
- Vi vil trenge et ekstremt rikt og tilstrekkelig stort datasett, som kan dekke alle test case-scenariene og alle testscenariene. Dårlig utformede testdata tester muligens ikke alle mulige tester eller virkelige scenarier som vil hemme modellens ytelse.
- Vi må generere datasettet stort nok slik at ikke bare ytelsen, men også stresstesting blir gjort av modellen og programvareplattformen.
Hvordan generere testdata?
Generelt er testdataene et depot av data som genereres programmatisk. Noen av disse dataene kan brukes til å teste de forventede resultatene av maskinlæringsmodellen. Disse dataene kan også brukes til å teste evnen til maskinlæringsmodellen til å håndtere utliggere og usettede situasjoner gitt som innspill til modellen. Det er viktig å vite hva slags testdata som må genereres og til hvilket formål.
Når vi vet dette, kan vi følge en av følgende metoder for å generere testdataene:
1. Vi kan generere testdata manuelt i henhold til vår kunnskap om domenet og typen testing vi trenger å gjøre på en spesifikk maskinlæringsmodell. Vi kan bruke excel til å generere denne typen datasett.
2. Vi kan også prøve og kopiere enorme biter med data som er tilgjengelige for oss i et produksjonsmiljø, gjøre nødvendige endringer i det og deretter teste maskinens læringsmodeller på det samme.
3. Det er mange verktøy tilgjengelig i markedet gratis eller betalt som vi kan bruke til å lage testdatasett.
4. Testdatasett kan også genereres ved bruk av R eller Python. Det er flere pakker som faker som kan hjelpe deg i generasjonen av syntetiske datasett.
Fordel med generering av testdata
Selv om testdataene er blitt generert på noen måte og ikke er reelle, er det fremdeles et fast datasett, med et fast antall prøver, et fast mønster og en fast grad av klassesortering. Det er fremdeles flere fordeler som genererer testdata:
1. Mange av organisasjonene er kanskje ikke komfortable med å dele sensitive data fra brukerne til tjenesteleverandørene sine, da det kan være i strid med sikkerhets- eller personvernloven. I disse tilfellene kan de genererte testdataene være nyttige. Den kan gjenskape alle statistiske egenskaper for reelle data uten å eksponere virkelige data.
2. Ved å bruke de genererte testdataene, kan vi inkorporere scenarier i dataene som vi ikke har møtt ennå, men vi forventer eller kan møte i løpet av en nær fremtid.
3. Som diskutert tidligere, vil de genererte dataene bevare de univariate, bivariate og multivariate forholdene mellom variabler sammen med å bevare spesifikk statistikk alene.
4. Når vi har fått metoden vår for å generere dataene, blir det enkelt å lage testdata og spare tid på enten å søke etter data eller på å verifisere modellytelsen.
5. Testdataene vil gi teamet mye nødvendig fleksibilitet til å justere dataene som ble generert etter behov for å forbedre modellen.
Konklusjon
For å konkludere, godt designet testdata gjør det mulig for oss å identifisere og rette opp alvorlige feil i modellen. Å ha tilgang til datasett av høy kvalitet for å teste maskinlæringsmodellene dine vil hjelpe enormt med å skape et robust og idiotsikkert AI-produkt. Generasjon av syntetiske testdatasett kommer som en velsignelse i dagens verden der personvern er
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til generering av testdata. Her diskuterer vi reglene og hvordan vi kan generere testdata med fordelene deres. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Fuzz Testing
- Data Science Machine Learning
- Data Science Tools
- Big Data Technologies