Introduktion till generering av testdata

Testdata är varje ingång som ges till en maskininlärningsmodell för att testa dess prestanda och tillförlitlighet. För att få modellerna Machine Learning med utmärkt prestanda är det viktigt för en datavetare att träna den med alla möjliga variationer av data och sedan testa samma modell ännu mer varierad och komplicerad men allomfattande data. Ofta blir det svårt att inkludera alla scenarier och variationer i testdata som erhålls efter delningen av tågtestet. Därför blir det viktigt att skapa en datasats med alla användningsfall som behandlas som bäst kan mäta vår modellprestanda. Processen att generera ett sådant datasätt kallas Test Data Generation.

Regler för generering av testdata i maskininlärning

I dagens värld, med komplexiteten som ökar dag för dag och leveranstiderna minskar, måste dataforskare utarbeta de bästa prestandamodellerna så snart som möjligt. Modeller som skapas blir emellertid endast de bästa modellerna när de har testats på alla möjliga scenarier. Alla dessa scenarier kanske inte är möjliga för dataforskaren att ha med sig och därför kan han behöva skapa några syntetiska data för att testa modellerna.

För att skapa dessa syntetiska datasätt finns det därför vissa typer av regler eller riktlinjer som du måste ha i åtanke:

  1. Du måste observera den statistiska fördelningen för varje funktion i originalet eller det verkliga datasättet. Då måste vi därför skapa testdata med samma statiska fördelningar.
  2. Vi måste förstå effekterna av interaktionen som funktionerna har över varandra eller på den beroende variabeln. Med detta menar vi att vi måste bevara relationerna mellan variablerna. Ta en titt på de univariata, bivariata förhållandena och försök att ha samma förhållanden när du skapar testdata.
  3. Data som genereras bör företrädesvis vara slumpmässiga och normalt distribuerade.
  4. När det gäller klassificeringsalgoritmer måste vi kontrollera antalet observationer i varje klass. Vi kan antingen få observationerna lika fördelade för att göra testet enkelt eller ha fler observationer i en av klasserna.
  5. Slumpmässigt brus kan injiceras i uppgifterna för att testa ML-modellen på avvikelser.
  6. Vi måste också bevara skalan på värden och variationer i funktionen i testdata, dvs. värdena på funktionen ska visas korrekt. Exempelvis bör värdena på ålder ligga runt konsolen 0-100 och inte ett antal i tusentals.
  7. Vi kommer att behöva ett extremt rikt och tillräckligt stort datasätt, som kan täcka alla testfallsscenarier och alla testscenarier. Dåligt utformade testdata kanske inte testar alla möjliga tester eller verkliga scenarier som hindrar modellens prestanda.
  8. Vi måste generera datasättet tillräckligt stort så att inte bara prestanda utan också stresstestning utförs av modellen och programvaruplattformen.

Hur genererar jag testdata?

Generellt sett är testdata ett förvar med data som genereras programmatiskt. En del av dessa data kan användas för att testa de förväntade resultaten av maskininlärningsmodellen. Dessa data kan också användas för att testa maskininlärningsmodellens förmåga att hantera utskott och osynliga situationer som ges som inmatning till modellen. Det är viktigt att veta vilken typ av testdata som måste genereras och för vilket syfte.

När vi vet detta kan vi följa någon av följande metoder för att generera testdata:

1. Vi kan manuellt generera testdata enligt vår kunskap om domänen och vilken typ av testning vi behöver göra på en specifik maskininlärningsmodell. Vi kan använda excel för att generera sådana datasätt.

2. Vi kan också försöka kopiera enorma bitar med data som finns tillgängliga för oss i en produktionsmiljö, göra nödvändiga ändringar i den och sedan testa maskininlärningsmodellerna på samma.

3. Det finns många verktyg tillgängliga på marknaden gratis eller betald som vi kan använda för att skapa testdatasätt.

4. Testdatasätt kan också genereras med R eller Python. Det finns flera paket som faker som kan hjälpa dig att generera syntetiska datasätt.

Fördel med generering av testdata

Även om testdata har genererats på något sätt och inte är verkliga, är det fortfarande ett fast datasæt, med ett fast antal prover, ett fast mönster och en fast grad av klassavskiljning. Det finns fortfarande flera fördelar som genereras av testdata:

1. Många av organisationerna kanske inte trivs med att dela känslig information från sina användare till sina tjänsteleverantörer eftersom det kan bryta mot säkerhets- eller sekretesslagarna. I dessa fall kan den genererade testdata vara till hjälp. Det kan replikera alla statistiska egenskaper för verkliga data utan att avslöja verkliga data.

2. Med hjälp av de genererade testdata kan vi integrera scenarier i de data som vi ännu inte har mött, men vi förväntar oss eller kan komma att möta inom en snar framtid.

3. Som diskuterats tidigare kommer den genererade informationen att bevara de univariata, bivariata och multivariata förhållandena mellan variabler tillsammans med att bevara specifik statistik ensam.

4. När vi har tagit fram vår metod för att generera data blir det enkelt att skapa testdata och spara tid på antingen sökning efter data eller på verifiering av modellprestanda.

5. Testdata skulle ge teamet mycket efterfrågad flexibilitet för att anpassa de data som genererades efter behov för att förbättra modellen.

Slutsats

Avslutningsvis gör att väldesignade testdata kan identifiera och korrigera allvarliga brister i modellen. Att ha tillgång till högkvalitativa datasätt för att testa dina maskininlärningsmodeller hjälper oerhört att skapa en robust och idiotsäker AI-produkt. Generering av syntetiska testdatasätt är en välsignelse i dagens värld där integritet är

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till testdatagenerering. Här diskuterar vi reglerna och hur man genererar testdata med deras fördelar. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. Fuzz Testing
  2. Data Science Machine Learning
  3. Data Science Tools
  4. Big Data Technologies

Kategori: