Откройте контекст
Выберите папку проекта и обозначьте нужные файлы или поведение.
Сценарии
Сценарии работы с кодом · Разделение данных машинного обучения
03
Конкретная отправная точка
Разделите ML-данные по сущности, способной создать утечку между выборками. Оставьте каждую группу только с одной стороны и обучайте предобработку на тренировочных данных.
Опишите изменение
Укажите входные данные, ожидаемый результат и границы, которые нужно сохранить.
Изучите работу
Проверьте предлагаемые изменения и команды, прежде чем полагаться на результат.
Проверьте результат
Сравните фактическое поведение с ожидаемым. Если проверка не проходит, разберитесь в причине перед следующими изменениями.
Разделение данных машинного обучения
Конкретная отправная точка
train_groups, test_groups = split_groups(group_ids)
assert not set(train_groups) & set(test_groups)
train = rows_in_groups(data, train_groups)
test = rows_in_groups(data, test_groups)Пример — отправная точка для реального проекта, а не утверждение, что сгенерированный код уже протестирован. Адаптируйте пути, зависимости и ожидаемое поведение к своему приложению.