Gib mir einen sbd-Trainingssplit
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Ein Trainingssplit ist eine Möglichkeit, einen Datensatz in verschiedene Teilmengen für das Training und Testen von Machine-Learning-Modellen zu teilen. Der Trainingssplit wird verwendet, um das Modell zu trainieren, während die restlichen Daten verwendet werden, um seine Leistung zu testen. Ein allgemein verwendeter Trainingssplit ist 70/30 oder 80/20, wo 70% oder 80% der Daten für das Training verwendet werden und die restlichen 30% oder 20% für das Testen verwendet werden. Der ideale Split hängt jedoch von der Größe und Komplexität des Datensatzes sowie den spezifischen Anforderungen des Machine-Learning-Problems ab. Zum Beispiel könnte ein Trainingssplit für eine Sentiment Analysis Binary Classification (SBD) Problem sein: - 70% der Daten für das Training - 30% der Daten für das Testen Diese Split kann durch zufällige Auswahl eines Teils der Daten für das Training und die Verwendung der restlichen Daten für die Prüfung erstellt werden. Ziel ist es, eine repräsentative Split zu erstellen, die eine gute Balance zwischen Trainingsdaten für die Modellanpassung und Testdaten für die Auswertung bietet.
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Warum ist der Trainingssplit für Sentiment Analysis Binary Classification (SBD)-Probleme wichtig?
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