Formation, validation et tests XGboostBonjour,
J'ai une question sur la gestion des jeux de données de test dans XGBoost. Voici mon approche actuelle :
- J'utilise la validation croisée en 10 étapes pour l'entraînement et la validation du modèle
- Je conserve un ensemble de données de test séparé complètement exclu pendant cette phase de formation (masquer et exclure dans le tableau avant de lancer le modèle)
- Après la formation, je génère manuellement des prédictions sur cet ensemble de données de test (j'enregistre les prédictions dans le tableau et j'affiche les données de test)
Mon problème est le suivant : en gérant les données de test séparément, je ne bénéficie pas des mesures de performance automatiques que XGBoost peut calculer. Existe-t-il un moyen de :
- Gardez les données de test complètement séparées pendant la formation (en utilisant les fonctions de masquage et d'exclusion)
- MAIS XGBoost doit-il toujours calculer automatiquement les mesures de performance sur ces données de test une fois la formation terminée ?
Modélisation prédictive et apprentissage automatiqueObjet : Formation, validation et tests XGbbostJ'étais sur le point de lancer la même question
Objet : Formation, validation et tests XGbbostSalut @Sburel ,
Je viens de voir votre message maintenant, désolé pour la réponse tardive.
Pour toute évaluation de modèle sur un ensemble de test, vous pouvez utiliser la plateforme de comparaison de modèles (sur les lignes de test uniquement) : sélectionnez simplement votre formule de prédiction XGBoost comme prédicteur Y et vous obtiendrez automatiquement le Rsquare, le RASE (=RMSE) et l'erreur absolue moyenne calculés. D'autres métriques, comme la corrélation, peuvent être calculées avec d'autres plateformes : pour la corrélation, vous pouvez utiliser la plateforme multivariée avec la réponse prédite et la réponse mesurée pour visualiser le graphique réel/prédit (également disponible par défaut dans la comparaison de modèles), ainsi que la valeur de corrélation.
J'espère que cette réponse vous aidera, vous ou d'autres membres,