Un conjunto de pruebas es un conjunto de datos utilizado para medir el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Es un subconjunto de los datos que se utilizan para entrenar el modelo. El modelo no se entrena en el conjunto de prueba, sino que sólo se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo.
El conjunto de pruebas es importante porque permite ver la generalización del modelo a nuevos datos. Si el modelo funciona bien en el conjunto de pruebas, es probable que funcione bien en los nuevos datos. Si el modelo no funciona bien en el conjunto de pruebas, es probable que no funcione bien con los nuevos datos.
Es importante tener en cuenta que el conjunto de prueba debe ser diferente del conjunto de entrenamiento. La razón es que si el conjunto de prueba es el mismo que el conjunto de entrenamiento, entonces el modelo simplemente aprenderá a memorizar los datos de entrenamiento. Esto no es lo que queremos, porque queremos que el modelo sea capaz de generalizar a nuevos datos.
Una buena forma de crear un conjunto de pruebas es dividir aleatoriamente los datos en dos partes, el conjunto de entrenamiento y el conjunto de pruebas. El conjunto de prueba debería ser aproximadamente el 20% de los datos y el resto debería estar en el conjunto de entrenamiento.
¿Cuál es la diferencia entre el conjunto de validación y el de prueba?
La principal diferencia entre un conjunto de validación y un conjunto de prueba es que el conjunto de validación se utiliza para ajustar el modelo, mientras que el conjunto de prueba se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo final. En otras palabras, el conjunto de validación se utiliza para seleccionar el mejor modelo, mientras que el conjunto de prueba se utiliza para evaluar lo bien que el modelo seleccionado se generaliza a los datos no vistos.
Hay varias formas de dividir los datos en un conjunto de validación y otro de prueba. Un método común es utilizar un conjunto de retención, donde un cierto porcentaje de los datos se selecciona al azar para ser el conjunto de validación, y el resto se utiliza para el conjunto de prueba. Otro método es utilizar la validación cruzada, en la que los datos se dividen en varios pliegues, y el modelo se entrena en diferentes combinaciones de conjuntos de entrenamiento y validación.
Es importante asegurarse de que los conjuntos de validación y de prueba se extraen de la misma distribución; de lo contrario, los resultados del conjunto de prueba pueden no ser representativos del verdadero rendimiento del modelo.
¿Qué es un conjunto de pruebas en la garantía de calidad?
Un conjunto de prueba es un conjunto de datos utilizado para probar un algoritmo de aprendizaje automático. Suele ser un subconjunto del conjunto de entrenamiento, utilizado para verificar que el algoritmo ha aprendido correctamente los datos de entrenamiento. El conjunto de prueba también se utiliza para estimar el error de generalización del algoritmo, que es la tasa de error en los nuevos datos. ¿Cuál es la diferencia entre prueba y validación? El conjunto de validación es un conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo. El conjunto de prueba es un conjunto de datos utilizado para validar el modelo.
¿Cuál es la definición técnica de prueba?
La prueba es el proceso de verificación de la exactitud e integridad de los datos. Es una actividad de aseguramiento de la calidad que se realiza para garantizar que los datos cumplen los requisitos del sistema y están libres de errores.
Las pruebas implican la comparación de los datos reales con los previstos. Puede realizarse manualmente o mediante herramientas automatizadas. Las herramientas de pruebas automatizadas pueden proporcionar resultados más rápidos y precisos.
Las pruebas pueden realizarse en varios niveles, como las pruebas unitarias, las pruebas de integración y las pruebas del sistema. Cada nivel tiene sus propios objetivos y alcance.
Las pruebas unitarias son las pruebas de los componentes individuales del software. Las pruebas de integración consisten en comprobar el funcionamiento conjunto de los componentes. Las pruebas del sistema son las pruebas de todo el sistema.
Los objetivos de las pruebas varían en función del nivel de pruebas. Las pruebas unitarias se centran en comprobar la funcionalidad de un componente. Las pruebas de integración se centran en comprobar la interacción entre los componentes. Las pruebas del sistema se centran en probar la funcionalidad de extremo a extremo del sistema.
Las pruebas son una parte importante del proceso de desarrollo de software. Ayuda a identificar los errores desde el principio y evita que se conviertan en problemas costosos y que requieren mucho tiempo.
¿Cómo se prueba un conjunto de datos?
Al probar un conjunto de datos, lo primero que hay que hacer es establecer una línea de base. Esto le ayudará a determinar si el conjunto de datos está completo, es preciso y no tiene errores. Para ello, puede utilizar una herramienta como la Evaluación de la Calidad de los Datos (DQA). DQA le ayudará a evaluar la calidad de sus datos e identificar cualquier problema potencial.
Una vez que tenga una línea de base, puede empezar a probar el conjunto de datos. Hay varias maneras de hacerlo:
- Utilizar una herramienta como la Verificación de Datos (DV) para verificar la exactitud de los datos. La VD le ayudará a asegurarse de que los datos están completos y libres de errores.
Utilice una herramienta como la Validación de Datos (VD) para validar los datos. La VD le ayudará a garantizar que los datos estén completos y sean precisos.
Utilice una herramienta como la Integridad de Datos (DI) para comprobar la integridad de los datos. DI le ayudará a garantizar que los datos son completos y precisos.
Utilice una herramienta como la compresión de datos (DC) para reducir el tamaño del conjunto de datos. DC le ayudará a reducir la cantidad de espacio de almacenamiento requerido para el conjunto de datos.
Probar un conjunto de datos es importante para asegurar que los datos son completos, precisos y libres de errores. Utilizando una herramienta como DQA, puede establecer una línea de base y luego utilizar otras herramientas para verificar la exactitud de los datos.