Video: NYSTV - Watchers Channeling Entities Fallen Angel Aliens UFOs and Universal Mind - Multi Language 2024
Apabila data anda sudah siap dan anda akan mula membina model ramalan anda untuk analisis, berguna untuk menggariskan metodologi ujian anda dan merangka rancangan ujian. Ujian harus didorong oleh matlamat perniagaan yang anda kumpulkan, didokumenkan, dan mengumpulkan semua data yang diperlukan untuk membantu anda mencapai.
Dengan segera kelawar, anda harus membuat satu kaedah untuk menguji sama ada matlamat perniagaan telah berjaya dicapai. Oleh kerana analisis ramalan mengukur kemungkinan hasil masa depan - dan satu-satunya cara untuk bersedia untuk menjalankan ujian sedemikian ialah dengan melatih model anda pada data lalu, anda masih perlu melihat apa yang dapat dilakukan apabila ia menentang data masa depan.
Sudah tentu, anda tidak boleh menjalankan risiko model yang belum dicuba pada data masa depan sebenar, jadi anda perlu menggunakan data sedia ada untuk mensimulasikan data masa depan secara realistik. Untuk berbuat demikian, anda perlu memisahkan data yang anda lakukan ke dalam kumpulan latihan dan ujian.
Pastikan anda memilih kedua-dua dataset secara rawak, dan kedua-dua dataset mengandungi dan merangkumi semua parameter data yang anda ukur.
Apabila anda memecah data anda ke dalam kumpulan data ujian dan latihan, anda dengan berkesan mengelakkan sebarang isu yang terlalu banyak yang mungkin timbul daripada overtraining model pada seluruh dataset dan mengambil semua pola bunyi atau ciri khusus yang hanya termasuk dalam dataset sampel dan tidak berkenaan dengan dataset lain.
Mengasingkan data anda ke dalam kumpulan latihan dan ujian, kira-kira 70 peratus dan 30 peratus masing-masing, memastikan pengukuran yang tepat mengenai prestasi model analisis ramalan yang sedang anda bina. Anda ingin menilai model anda terhadap data ujian kerana ia adalah cara mudah untuk mengukur sama ada ramalan model tepat.
