Introdução à geração de dados de teste
Dados de teste é qualquer entrada fornecida a um modelo de Machine Learning para testar seu desempenho e confiabilidade. Para obter os modelos de aprendizado de máquina com excelente desempenho, é importante para um cientista de dados treiná-lo com todas as variações possíveis de dados e depois testar o mesmo modelo com dados ainda mais variados e complicados, mas com tudo incluído. Frequentemente, torna-se difícil incluir todos os cenários e variações nos dados de teste obtidos após a divisão do teste de trem. Portanto, torna-se importante criar um conjunto de dados com todos os casos de uso cobertos que melhor possam medir o desempenho do nosso modelo. O processo de geração desse conjunto de dados é conhecido como Geração de Dados de Teste.
Regras de geração de dados de teste no Machine Learning
No mundo de hoje, com a complexidade aumentando dia a dia e o tempo de entrega diminuindo, os cientistas de dados precisam preparar os modelos com melhor desempenho o mais rápido possível. No entanto, os modelos criados apenas se tornam os modelos com melhor desempenho depois de testados em todos os tipos de cenários possíveis. Todos esses cenários podem não ser possíveis para o cientista de dados e, portanto, pode ser necessário criar alguns dados sintéticos para testar os modelos.
Portanto, para criar esses conjuntos de dados sintéticos, existem certos tipos de regras ou diretrizes que você deve ter em mente:
- Você deve observar a distribuição estatística de cada recurso no conjunto de dados original ou real. Portanto, precisamos criar os dados de teste com as mesmas distribuições estáticas.
- Precisamos entender os efeitos da interação que os recursos têm um sobre o outro ou sobre a variável dependente. Com isso, queremos dizer que precisamos preservar as relações entre as variáveis. Observe os relacionamentos univariados e bivariados e tente ter os mesmos relacionamentos ao criar os dados de teste.
- Os dados gerados devem preferencialmente ser aleatórios e normalmente distribuídos.
- No caso de algoritmos de classificação, precisamos controlar o número de observações em cada classe. Podemos ter as observações igualmente distribuídas para facilitar o teste ou ter mais observações em uma das classes.
- Ruído aleatório pode ser injetado nos dados para testar o modelo de ML em anomalias.
- Também precisamos preservar a escala de valores e variações nos recursos dos dados de teste, ou seja, os valores do recurso devem ser descritos corretamente. Por exemplo, os valores da idade devem estar entre 0 e 100 e não um número em milhares.
- Vamos precisar de um conjunto de dados extremamente rico e suficientemente grande, que possa cobrir todos os cenários de caso de teste e todos os cenários de teste. Dados de teste mal projetados podem não testar todos os testes possíveis ou cenários reais que prejudicam o desempenho do modelo.
- Precisamos gerar o conjunto de dados grande o suficiente para que não apenas o desempenho, mas também o teste de estresse sejam feitos do modelo e da plataforma de software.
Como gerar dados de teste?
Geralmente, os dados de teste são um repositório de dados que são gerados programaticamente. Alguns desses dados podem ser usados para testar os resultados esperados do modelo de aprendizado de máquina. Esses dados também podem ser usados para testar a capacidade do modelo de aprendizado de máquina em lidar com valores extremos e situações invisíveis fornecidas como entrada no modelo. É importante saber que tipo de dados de teste precisa ser gerado e com que finalidade.
Depois que soubermos disso, podemos seguir qualquer um dos seguintes métodos para gerar os dados de teste:
1. Podemos gerar manualmente os dados de teste de acordo com nosso conhecimento do domínio e o tipo de teste que precisamos fazer em um modelo específico de aprendizado de máquina. Podemos usar o Excel para gerar esses tipos de conjuntos de dados.
2. Também podemos tentar copiar grandes quantidades de dados disponíveis em um ambiente de produção, fazer as alterações necessárias e testar os modelos de aprendizado de máquina da mesma forma.
3. Existem muitas ferramentas disponíveis no mercado, gratuitas ou pagas, que podemos usar para criar conjuntos de dados de teste.
4. Os conjuntos de dados de teste também podem ser gerados usando R ou Python. Existem vários pacotes, como o faker, que podem ajudá-lo na geração de conjuntos de dados sintéticos.
Vantagem da geração de dados de teste
Embora os dados de teste tenham sido gerados por alguns meios e não sejam reais, ainda é um conjunto de dados fixo, com um número fixo de amostras, um padrão fixo e um grau fixo de separação de classes. Ainda existem vários benefícios que a geração de Dados de Teste oferece:
1. Muitas organizações podem não se sentir confortáveis em compartilhar os dados confidenciais de seus usuários com seus provedores de serviços, pois isso pode violar as leis de segurança ou privacidade. Nesses casos, os dados de teste gerados podem ser úteis. Ele pode replicar todas as propriedades estatísticas de dados reais sem expor dados reais.
2. Usando os dados de teste gerados, podemos incorporar cenários nos dados que ainda não enfrentamos, mas esperamos ou podemos enfrentar em um futuro próximo.
3. Como discutido anteriormente, os dados gerados preservarão os relacionamentos univariados, bivariados e multivariados entre as variáveis, além de preservar estatísticas específicas.
4. Depois de obtermos nosso método para gerar os dados, fica fácil criar qualquer dado de teste e economizar tempo na pesquisa de dados ou na verificação do desempenho do modelo.
5. Os dados de teste forneceriam à equipe a flexibilidade necessária para ajustar os dados gerados conforme e quando necessário, a fim de melhorar o modelo.
Conclusão
Para concluir, dados de teste bem projetados nos permitem identificar e corrigir falhas sérias no modelo. Ter acesso a conjuntos de dados de alta qualidade para testar seus modelos de aprendizado de máquina ajudará imensamente a criar um produto de IA robusto e infalível. A geração de conjuntos de dados de teste sintéticos é um benefício no mundo de hoje, onde a privacidade é a
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Este foi um guia para a geração de dados de teste. Aqui discutimos as regras e como gerar dados de teste com suas vantagens. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
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