How to Properly Split Data for Machine Learning Progress: A Crucial Certification Question In the realm of advancing your machine learning skills, the pivotal query arises: How should one divide data for training and evaluation purposes? Unlocking the door to seamless progress lies in mastering the art of data division. Discover the Winning Strategy: Data Division for Optimal Learning Gains Explore the realms of machine learning efficiency by unraveling the best approach to data segregation. Delve into the strategic methods that fuel successful training and evaluation outcomes. Elevate your expertise with precision data division techniques tailored for unparalleled learning results

Pregunta

Para un https://testdecertificaciones.com/esta-creando-un-modelo-de-comprension-del-lenguaje-para-una-empresa-de-comercio-electronico/" title="How to Ensure Accuracy in Language Understanding Models for E-commerce Businesses: Official Certification Test Question Answered!">progreso de aprendizaje automático, ¿cómo debe dividir los datos para el entrenamiento y la evaluación?

Respuestas

A. Usar características para entrenamiento y etiquetas para evaluación.

B. Dividir aleatoriamente los datos en filas para entrenamiento y filas para evaluación.

C. Use etiquetas para capacitación y funciones para evaluación.

D. Dividir aleatoriamente los datos en columnas para entrenamiento y columnas para evaluación.

Respuesta Correcta

B

El módulo Dividir datos es particularmente útil cuando necesita separar los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Utilice la opción Dividir filas si desea dividir los datos en dos partes. Puede especificar el porcentaje de datos para poner en cada división, pero de forma predeterminada, los datos se dividen 50-50. También puede aleatorizar la selección de filas en cada grupo y usar muestreo estratificado.

https://docs.microsoft.com/es-es/azure/machine-learning/studio-module-reference/split-data