Разбиение на множества

Описание

Разбиение на множества применяется в случае, когда задача анализа требует разделить исходный набор данных на обучающую и тестовую выборки. Размер этих выборок можно настроить, а отбор записей для них производится на основе выбранного метода сэмплинга. Сначала отбираются записи для обучающей выборки, оставшиеся используются для тестовой (этот порядок можно изменить в мастере настройки обработчика).

Порты

Вход

• Входной источник данных (таблица данных).

Выход

• Общий выходной набор (таблица данных). Содержит все строки, которые были взяты для обеих выборок. Добавляется поле "тестовое множество": в этом поле значение "true" свидетельствует о том, что запись попала в тестовую выборку, а значение "false" — в обучающую.
• Обучающий выходной набор (таблица данных).
• Тестовый выходной набор (таблица данных).

Мастер настройки

• Состояние входа — при активном состоянии позволяет использовать входные данные. Например, в "Отбор со смещением" нужны данные из входного набора.
• Общее число записей — число записей таблицы входного источника данных.
• Область настройки количества строк для обучающей и тестовой выборок.
  Размер каждой выборки задается вручную; счетная кнопка "способ" предоставляет выбор — непосредственно указать количество строк или задать его в процентах от размера исходной таблицы. Сумма строк выборок не может быть больше, чем количество строк в исходной таблице. Если обучающее и тестовое множество не согласуются друг с другом по количеству записей (в сумме дают количество строк больше строк входного набора), то первым формируется множество согласно флагу Приоритет тестового множества, второе множество формируется по остаточному принципу.
• Метод сэмплинга:
  • Случайный — записи случайным образом выбираются из исходного набора данных и помещаются в результирующую выборку.
  • Равномерный случайный — все записи исходного набора данных разделяются на группы и затем из каждой группы случайным образом выбираются и помещаются в результирующую выборку. Размерность группы задается в параметрах метода.
  • Стратифицированный — все записи исходного набора данных разделяются на однородные группы (страты), после чего из каждой группы случайным образом выбираются и помещаются в результирующую выборку. Поля, определяющие страты, задаются в параметрах метода с помощью флажков.
  • Последовательный — из исходного набора данных последовательно выбираются записи и помещаются в результирующую выборку. Размеры сэмплированного и неиспользованного множеств настраиваются в параметрах метода.
  • Отбор со смещением — в исходном наборе данных сокращается или увеличивается количество записей с выбранными уникальными значениями перед обработкой. В параметрах этого метода коэффициент увеличения задается в поле "фактор" напротив каждого уникального значения выбранного столбца исходной таблицы, также число записей для каждого уникального значения можно ввести вручную.
• Приоритет тестового множества (необязательный флаг).
  Активация данного флага приводит к тому, что сначала отбираются записи для тестовой выборки, а оставшиеся используются для обучающей.

Имеется три режима отбора, определяемые параметром "Положение приоритетного тестового множества":

• Определяется алгоритмом — записи будут отобраны в соответствии с выбранным ранее методом сэмплинга;
• В начале набора — в качестве тестовой выборки будут использованы строки из начала набора, взятые в том же порядке, что и в исходной таблице;
• В конце набора — в качестве тестовой выборки будут использованы строки из конца набора, взятые в том же порядке, что и в исходной таблице.