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Scaling Before Or After Train Test Split: Qual È La Scelta Migliore? - Testi Vari

Scaling Before Or After Train Test Split: Qual È La Scelta Migliore?

Train Test Split 101 YouTube
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Quando si lavora con dati in machine learning, una delle prime cose che si deve fare è dividere il dataset in training set e test set. Questo è un passaggio cruciale per valutare l’accuratezza del modello e prevenire l’overfitting. Ma quando si tratta di scaling, è meglio farlo prima o dopo? In questo articolo, esploreremo le opzioni e cercheremo di capire qual è la scelta migliore.

Scaling: cosa significa e perché è importante

Scaling si riferisce alla trasformazione dei dati in modo che abbiano una certa scala o range. Questo è importante perché molte tecniche di machine learning si basano sulla distanza tra i punti e se i dati non sono scalati correttamente, il modello potrebbe essere influenzato da feature con scale molto diverse. Ad esempio, se abbiamo un dataset con altezze in centimetri e pesi in chilogrammi, senza scaling, il modello potrebbe dare maggior peso al peso, che ha una scala maggiore rispetto all’altezza.

Scaling prima della divisione del dataset

Una delle opzioni è quella di effettuare lo scaling prima di dividere il dataset in training set e test set. In questo modo, il range di scaling sarà basato sull’intero dataset e non solo sul training set. Ciò potrebbe essere utile se i dati sono molto eterogenei e il range di scaling varia molto tra le feature. Ad esempio, se abbiamo un dataset con temperatura in gradi Celsius e pressione in Pascal, potrebbe essere utile scalare i dati in modo che le due feature abbiano lo stesso range. Inoltre, questo approccio potrebbe essere utile nel caso in cui il dataset sia molto piccolo e la divisione in training set e test set potrebbe causare una perdita significativa di informazioni.

Scaling dopo la divisione del dataset

L’altro approccio è quello di effettuare lo scaling dopo aver diviso il dataset in training set e test set. In questo modo, il range di scaling sarà basato solo sul training set e non sul test set. Ciò potrebbe essere utile se vogliamo evitare di “contaminare” il test set con informazioni del training set. Ad esempio, se effettuiamo lo scaling prima della divisione, potremmo avere informazioni sul range di scaling del test set, il che potrebbe influenzare la valutazione del modello. Inoltre, questo approccio è utile quando il dataset è sufficientemente grande e la divisione in training set e test set non causa una perdita significativa di informazioni.

Qual è la scelta migliore?

Non esiste una risposta universale a questa domanda. La scelta dipende dal contesto e dalle caratteristiche specifiche del dataset. In generale, se il dataset è molto eterogeneo e il range di scaling varia molto tra le feature, potrebbe essere utile effettuare lo scaling prima della divisione. Al contrario, se il dataset è sufficientemente grande e la divisione in training set e test set non causa una perdita significativa di informazioni, potrebbe essere meglio effettuare lo scaling dopo la divisione.

Esempi di scaling before train test split

Esempio 1: Supponiamo di avere un dataset con feature che hanno scale molto diverse, ad esempio altezza in centimetri e reddito in euro. In questo caso, potrebbe essere utile effettuare lo scaling prima della divisione per evitare che una feature influenzi troppo il modello rispetto all’altra. Esempio 2: Supponiamo di avere un dataset molto piccolo e di voler massimizzare l’utilizzo dei dati. In questo caso, potrebbe essere utile effettuare lo scaling prima della divisione per evitare di perdere informazioni importanti.

Esempi di scaling after train test split

Esempio 1: Supponiamo di avere un dataset sufficientemente grande e di voler evitare di “contaminare” il test set con informazioni del training set. In questo caso, potrebbe essere meglio effettuare lo scaling dopo la divisione. Esempio 2: Supponiamo di avere un dataset con feature che hanno scale simili. In questo caso, non ci sarebbe molta differenza tra effettuare lo scaling prima o dopo la divisione, ma potrebbe essere meglio farlo dopo per evitare di “contaminare” il test set.

Conclusione

In conclusione, la scelta di effettuare lo scaling prima o dopo la divisione dipende dal contesto e dalle caratteristiche specifiche del dataset. In generale, se il dataset è molto eterogeneo e il range di scaling varia molto tra le feature, potrebbe essere utile effettuare lo scaling prima della divisione. Al contrario, se il dataset è sufficientemente grande e la divisione in training set e test set non causa una perdita significativa di informazioni, potrebbe essere meglio effettuare lo scaling dopo la divisione. In ogni caso, è importante valutare attentamente le opzioni e scegliere quella che meglio si adatta al problema che si sta cercando di risolvere.

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