Machine Learning · Czym jest ML i mentalny model
Train / Validation / Test split — fundament uczciwej ewaluacji
Czym jest ML i mentalny model
Wprowadzenie
Dlaczego potrzebujemy TRZECH zbiorów, a nie dwóch lub jednego? Train uczy parametry modelu (θ); validation steruje wyborem hiperparametrów i decyzjami architektonicznymi; test, dotykany dopiero raz na końcu, daje uczciwą estymację jakości na nowych danych. Lekcja porządkuje cele każdego zbioru, omawia typowe proporcje (60/20/20, 80/10/10), strategie podziału (random, stratified, time-based, group-based), cross-validation oraz pułapki: leakage, snooping testem, niereprezentatywny holdout.