Einführung in die Testdatengenerierung
Testdaten sind alle Eingaben in ein maschinelles Lernmodell, um dessen Leistung und Zuverlässigkeit zu testen. Um die Modelle für maschinelles Lernen mit hervorragender Leistung zu erhalten, ist es für einen Data Scientist wichtig, sie mit allen möglichen Variationen von Daten zu trainieren und dann dasselbe Modell noch vielfältiger und komplizierter zu testen, jedoch mit umfassenden Daten. Oft wird es schwierig, alle Szenarien und Variationen in die Testdaten einzubeziehen, die nach der Aufteilung der Zugtests erhalten werden. Daher ist es wichtig, einen Datensatz mit allen abgedeckten Anwendungsfällen zu erstellen, der die Modellleistung am besten misst. Der Vorgang zum Generieren eines solchen Datensatzes wird als Testdatengenerierung bezeichnet.
Regeln der Testdatengenerierung beim maschinellen Lernen
In der heutigen Welt, in der die Komplexität von Tag zu Tag zunimmt und sich die Lieferzeit verringert, müssen Datenwissenschaftler so schnell wie möglich die leistungsstärksten Modelle erstellen. Modelle, die erstellt werden, werden jedoch erst dann zu Modellen mit der besten Leistung, wenn sie in allen möglichen Szenarien getestet wurden. All diese Szenarien sind für den Datenwissenschaftler möglicherweise nicht möglich, und daher muss er möglicherweise einige synthetische Daten erstellen, um die Modelle zu testen.
Um diese synthetischen Datensätze zu erstellen, müssen Sie daher bestimmte Regeln oder Richtlinien beachten:
- Sie müssen die statistische Verteilung der einzelnen Features im Original oder im realen Datensatz beachten. Dann müssen wir dementsprechend die Testdaten mit den gleichen statischen Verteilungen erstellen.
- Wir müssen die Auswirkungen der Interaktion verstehen, die die Features aufeinander oder auf die abhängige Variable haben. Damit wollen wir sagen, dass wir die Beziehungen zwischen den Variablen bewahren müssen. Sehen Sie sich die univariaten und bivariaten Beziehungen an und versuchen Sie, beim Erstellen der Testdaten dieselben Beziehungen zu verwenden.
- Die generierten Daten sollten vorzugsweise zufällig und normalverteilt sein.
- Bei Klassifizierungsalgorithmen müssen wir die Anzahl der Beobachtungen in jeder Klasse steuern. Wir können entweder die Beobachtungen gleichmäßig verteilen, um das Testen zu vereinfachen, oder mehr Beobachtungen in einer der Klassen machen.
- In die Daten kann zufälliges Rauschen eingespeist werden, um das ML-Modell auf Anomalien zu testen.
- Wir müssen auch die Skala der Werte und Variationen in den Merkmalen der Testdaten beibehalten, dh die Werte des Merkmals sollten korrekt dargestellt werden. ZB sollte das Alter zwischen 0 und 100 liegen und nicht in Tausend.
- Wir benötigen einen äußerst umfangreichen und ausreichend großen Datensatz, der alle Testfallszenarien und alle Testszenarien abdecken kann. Schlecht entworfene Testdaten testen möglicherweise nicht alle möglichen Tests oder realen Szenarien, die die Leistung des Modells beeinträchtigen.
- Wir müssen den Datensatz groß genug generieren, damit nicht nur die Leistung, sondern auch die Belastungstests für das Modell und die Softwareplattform durchgeführt werden.
Wie werden Testdaten generiert?
Im Allgemeinen handelt es sich bei den Testdaten um ein Datenrepository, das programmgesteuert generiert wird. Einige dieser Daten können verwendet werden, um die erwarteten Ergebnisse des maschinellen Lernmodells zu testen. Diese Daten können auch verwendet werden, um die Fähigkeit des maschinellen Lernmodells zu testen, mit Ausreißern und unsichtbaren Situationen umzugehen, die als Eingabe in das Modell gegeben werden. Es ist wichtig zu wissen, welche Art von Testdaten zu welchem Zweck generiert werden müssen.
Sobald wir dies wissen, können wir eine der folgenden Methoden anwenden, um die Testdaten zu generieren:
1. Wir können die Testdaten manuell generieren, je nach Kenntnis des Bereichs und der Art der Tests, die wir für ein bestimmtes Modell des maschinellen Lernens durchführen müssen. Wir können Excel verwenden, um diese Art von Datensätzen zu generieren.
2. Wir können auch versuchen, große Datenmengen, die uns in einer Produktionsumgebung zur Verfügung stehen, zu kopieren, notwendige Änderungen daran vorzunehmen und dann die Modelle für maschinelles Lernen auf denselben zu testen.
3. Es gibt viele kostenlose oder kostenpflichtige Tools auf dem Markt, mit denen wir Testdatensätze erstellen können.
4. Testdatensätze können auch mit R oder Python generiert werden. Es gibt verschiedene Pakete wie faker, die Ihnen bei der Generierung von synthetischen Datensätzen helfen können.
Vorteil der Testdatengenerierung
Obwohl die Testdaten auf irgendeine Weise generiert wurden und nicht real sind, ist dies immer noch ein fester Datensatz mit einer festgelegten Anzahl von Stichproben, einem festgelegten Muster und einem festgelegten Grad an Klassentrennung. Es gibt noch einige Vorteile, die die Testdatengenerierung bietet:
1. Viele Organisationen sind möglicherweise nicht in der Lage, die sensiblen Daten ihrer Benutzer an ihre Dienstanbieter weiterzugeben, da dies die Sicherheits- oder Datenschutzgesetze verletzen kann. In diesen Fällen können die generierten Testdaten hilfreich sein. Es kann alle statistischen Eigenschaften realer Daten replizieren, ohne dass reale Daten verfügbar gemacht werden.
2. Mit den generierten Testdaten können wir Szenarien in die Daten einbeziehen, mit denen wir noch nicht konfrontiert sind, die wir aber erwarten oder denen wir in naher Zukunft konfrontiert sein werden.
3. Wie bereits erläutert, werden bei den generierten Daten die univariaten, bivariaten und multivariaten Beziehungen zwischen Variablen sowie nur bestimmte Statistiken beibehalten.
4. Sobald wir unsere Methode zur Generierung der Daten erhalten haben, können Sie problemlos Testdaten erstellen und Zeit sparen, indem Sie entweder nach Daten suchen oder die Modellleistung überprüfen.
5. Die Testdaten bieten dem Team die dringend benötigte Flexibilität, um die generierten Daten bei Bedarf anzupassen und so das Modell zu verbessern.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass gut konzipierte Testdaten es uns ermöglichen, schwerwiegende Fehler im Modell zu identifizieren und zu korrigieren. Der Zugriff auf hochwertige Datensätze zum Testen Ihrer maschinellen Lernmodelle trägt immens zur Entwicklung eines robusten und narrensicheren AI-Produkts bei. Die Generierung von synthetischen Testdatensätzen ist ein Segen in der heutigen Welt, in der die Privatsphäre im Vordergrund steht
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