A training split is a way of dividing a dataset into different subsets for the purpose of training and testing machine learning models. The training split is used to train the model, while the remaining data is used to test its performance.

A commonly used training split is 70/30 or 80/20, where 70% or 80% of the data is used for training and the remaining 30% or 20% is used for testing. However, the ideal split depends on the size and complexity of the dataset, as well as the specific requirements of the machine learning problem.

For example, a training split for a Sentiment Analysis Binary Classification (SBD) problem could be:

- 70% of the data for training
- 30% of the data for testing
This split can be created by randomly selecting a portion of the data for training and using the remaining data for testing. The aim is to create a representative split that provides a good balance between training data for model fitting and test data for evaluation.
การแบ่งการฝึกเป็นวิธีหนึ่งในการแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดย่อยต่างๆ เพื่อจุดประสงค์ในการฝึกและทดสอบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง การแยกการฝึกใช้เพื่อฝึกโมเดล ในขณะที่ข้อมูลที่เหลือใช้เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล การแบ่งการฝึกที่ใช้โดยทั่วไปคือ 70/30 หรือ 80/20 โดยที่ข้อมูล 70% หรือ 80% ใช้สำหรับการฝึก และส่วนที่เหลืออีก 30% หรือ 20% ใช้สำหรับการทดสอบ อย่างไรก็ตาม การแบ่งแยกที่เหมาะสมที่สุดนั้นขึ้นอยู่กับขนาดและความซับซ้อนของชุดข้อมูล รวมถึงข้อกำหนดเฉพาะของปัญหาการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างเช่น การแยกการฝึกอบรมสำหรับปัญหา Sentiment Analysis Binary Classification (SBD) อาจเป็น: - 70% ของข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม - 30% ของข้อมูลสำหรับการทดสอบ การแยกนี้สามารถสร้างขึ้นได้โดยการสุ่มเลือกส่วนหนึ่งของข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม และใช้ข้อมูลที่เหลือในการทดสอบ จุดมุ่งหมายคือการสร้างการแยกตัวแทนที่ให้ความสมดุลที่ดีระหว่างข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับการปรับแบบจำลองและข้อมูลการทดสอบเพื่อการประเมินผล
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence