From 9f5e016e64f57f1f77ba4bd66586915e9f3d6d0d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Mariya <35101262+mariyahendriksen@users.noreply.github.com> Date: Mon, 18 Feb 2019 12:39:57 +0100 Subject: [PATCH] improved translation (#27825) improved some key terms, changed sentences structure --- .../dataset-splitting/index.md | 22 +++++++++---------- 1 file changed, 11 insertions(+), 11 deletions(-) diff --git a/guide/russian/machine-learning/dataset-splitting/index.md b/guide/russian/machine-learning/dataset-splitting/index.md index 4be6757ebc..14660200bb 100644 --- a/guide/russian/machine-learning/dataset-splitting/index.md +++ b/guide/russian/machine-learning/dataset-splitting/index.md @@ -1,29 +1,29 @@ --- title: Dataset Splitting -localeTitle: Разделение набора данных +localeTitle: Разбивка массива данных --- -## Разделение набора данных +## Разбивка массива данных -Разделение на тренировки, кросс-валидация и набор тестов являются общими передовыми методами. Это позволяет вам настраивать различные параметры алгоритма без принятия суждений, которые в точности соответствуют данным обучения. +Разделение массива данных на сет для тренировки, тестирования и кросс-валидации относится к общепринятым практикам. Это позволяет настраивать различные параметры модели без принятия суждений, независимо. ### мотивация -Dataset Splitting возникает как необходимость устранения смещения для обучения данных в алгоритмах ML. Изменение параметров алгоритма ML для наилучшего соответствия учебным данным обычно приводит к алгоритму переобучения, который плохо работает с фактическими данными теста. По этой причине мы разделили набор данных на несколько дискретных подмножеств, на которых мы обучаем разные параметры. +Разбивка массива данных возникает как необходимость устранения смещения для обучения данных в моделях машинного обучения. Изменение параметров модели для наилучшего соответствия учебным данным обычно приводит к переобучению модели, что пагубно влияет на ее точность. По этой причине мы разделили массив данных на несколько дискретных подмножеств, на которых мы обучаем разные параметры. -#### Учебный комплект +#### Тренировочный сет -Набор Training используется для вычисления фактической модели, которую ваш алгоритм будет использовать при работе с новыми данными. Этот набор данных обычно составляет 60% -80% от всех доступных вами данных (в зависимости от того, используете ли вы набор кросс-валидации). +Тренировочный сет используется для вычисления параметров, которые ваш алгоритм будет использовать при работе с новыми данными. Этот набор данных обычно составляет 60% -80% от всех доступных вами данных (в зависимости от того, используете ли вы набор кросс-валидации). -#### Набор для проверки креста +#### Сет для кросс-валидации -Множества Cross Validation предназначены для выбора модели (обычно ~ 20% ваших данных). Используйте этот набор данных, чтобы попробовать различные параметры для алгоритма, прошедшего обучение в наборе обучения. Например, вы можете оценить различные параметры модели (полиномиальная степень или лямбда, параметр регуляризации) в наборе кросс-проверки, чтобы увидеть, что может быть наиболее точным. +Сет для кросс-валидации предназначен для выбора модели (обычно ~ 20% массива данных). Используйте этот набор данных, чтобы попробовать различные параметры для алгоритма, прошедшего обучение в наборе обучения. Например, вы можете оценить различные параметры модели (полиномиальная степень или лямбда, параметр регуляризации) в наборе кросс-валидации, чтобы увидеть, что может быть наиболее точным. -#### Набор тестов +#### Сет для тестирования -Набор тестов - это последний набор данных, который вы касаетесь (обычно ~ 20% от ваших данных). Это источник истины. Ваша точность в предсказании набора тестов - это точность вашего алгоритма ML. +Сет для тестирования - последний массив данных, который оценивает качество работы модели (обычно ~ 20% от ваших данных). Это источник истины. Ваша точность в предсказании набора тестов - это точность вашего алгоритма машинного обучения. #### Дополнительная информация: * [AWS ML Doc](http://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/splitting-the-data-into-training-and-evaluation-data.html) * [Хорошее сообщение stackoverflow](https://stackoverflow.com/questions/13610074/is-there-a-rule-of-thumb-for-how-to-divide-a-dataset-into-training-and-validatio) -* [Учебный документ](https://www.mff.cuni.cz/veda/konference/wds/proc/pdf10/WDS10_105_i1_Reitermanova.pdf) \ No newline at end of file +* [Учебный документ](https://www.mff.cuni.cz/veda/konference/wds/proc/pdf10/WDS10_105_i1_Reitermanova.pdf)