Introducción a la generación de datos de prueba
Los datos de prueba son cualquier entrada dada a un modelo de Machine Learning para probar su rendimiento y confiabilidad. Para obtener los modelos de Machine Learning con un rendimiento excelente, es importante que un Científico de Datos lo entrene con todas las variaciones posibles de datos y luego pruebe el mismo modelo de datos aún más variados y complicados, pero con todo incluido. A menudo se hace difícil incluir todos los escenarios y variaciones en los datos de prueba que se obtienen después de la división de prueba del tren. Por lo tanto, es importante crear un conjunto de datos con todos los casos de uso cubiertos que puedan medir mejor el rendimiento de nuestro modelo. El proceso de generar dicho conjunto de datos se conoce como Generación de datos de prueba.
Reglas de generación de datos de prueba en aprendizaje automático
En el mundo de hoy, con la complejidad que aumenta día a día y la reducción del tiempo de entrega, los científicos de datos deben preparar los modelos con mejor rendimiento lo antes posible. Sin embargo, los modelos que se crean solo se convierten en los mejores modelos una vez que se ha probado en todos los tipos de escenarios posibles. Es posible que el científico de datos no pueda tener todos estos escenarios con él y, por lo tanto, es posible que deba crear algunos datos sintéticos para probar los modelos.
Por lo tanto, para crear estos conjuntos de datos sintéticos, hay ciertos tipos de reglas o pautas que debe tener en cuenta:
- Debe observar la distribución estadística de cada característica en el conjunto de datos original o real. Entonces, en consecuencia, necesitamos crear los datos de prueba con las mismas distribuciones estáticas.
- Necesitamos comprender los efectos de la interacción que las características tienen entre sí o en la variable dependiente. Con esto, queremos decir que necesitamos preservar las relaciones entre las variables. Eche un vistazo a las relaciones univariadas y bivariadas e intente tener las mismas relaciones al crear los datos de prueba.
- Los datos generados deben ser preferiblemente aleatorios y normalmente distribuidos.
- En el caso de los algoritmos de clasificación, necesitamos controlar el número de observaciones en cada clase. Podemos tener las observaciones distribuidas equitativamente para facilitar las pruebas o tener más observaciones en una de las clases.
- Se puede inyectar ruido aleatorio en los datos para probar el modelo ML en anomalías.
- También necesitamos preservar la escala de valores y variaciones en las características de los datos de prueba, es decir, los valores de la característica deben representarse correctamente. Por ejemplo, los valores de edad deben estar alrededor del parche 0-100 y no un número en miles.
- Necesitaremos un conjunto de datos extremadamente rico y suficientemente grande, que pueda cubrir todos los escenarios de casos de prueba y todos los escenarios de prueba. Los datos de prueba mal diseñados pueden no probar todas las pruebas posibles o escenarios reales que dificultarán el rendimiento del modelo.
- Necesitamos generar el conjunto de datos lo suficientemente grande para que no solo se realice el rendimiento sino también las pruebas de resistencia del modelo y la plataforma de software.
¿Cómo generar datos de prueba?
En general, los datos de prueba son un depósito de datos que se generan mediante programación. Algunos de estos datos pueden usarse para probar los resultados esperados del modelo de aprendizaje automático. Estos datos también se pueden usar para probar la capacidad del modelo de aprendizaje automático para manejar situaciones atípicas y situaciones invisibles dadas como entrada al modelo. Es importante saber qué tipo de datos de prueba deben generarse y con qué propósito.
Una vez que sepamos esto, podemos seguir cualquiera de los siguientes métodos para generar los datos de prueba:
1. Podemos generar manualmente los datos de prueba de acuerdo con nuestro conocimiento del dominio y el tipo de prueba que necesitamos hacer en un modelo específico de aprendizaje automático. Podemos usar Excel para generar este tipo de conjuntos de datos.
2. También podemos intentar copiar grandes cantidades de datos que están disponibles para nosotros en un entorno de producción, hacer los cambios necesarios y luego probar los modelos de aprendizaje automático en el mismo.
3. Hay muchas herramientas disponibles en el mercado gratuitas o de pago que podemos usar para crear conjuntos de datos de prueba.
4. Los conjuntos de datos de prueba también se pueden generar usando R o Python. Hay varios paquetes como faker que pueden ayudarlo en la generación de conjuntos de datos sintéticos.
Ventaja de la generación de datos de prueba
Aunque los datos de prueba se han generado de alguna manera y no son reales, sigue siendo un conjunto de datos fijo, con un número fijo de muestras, un patrón fijo y un grado fijo de separación de clases. Todavía hay varios beneficios que proporciona la generación de datos de prueba:
1. Muchas de las organizaciones pueden no sentirse cómodas al compartir los datos confidenciales de sus usuarios con sus proveedores de servicios, ya que eso puede violar las leyes de seguridad o privacidad. En estos casos, los datos de prueba generados pueden ser útiles. Puede replicar todas las propiedades estadísticas de datos reales sin exponer datos reales.
2. Usando los datos de prueba generados, podemos incorporar escenarios en los datos que aún no hemos enfrentado, pero que estamos esperando o podemos enfrentar en el futuro cercano.
3. Como se discutió anteriormente, los datos generados preservarán las relaciones univariadas, bivariadas y multivariadas entre las variables junto con la preservación de estadísticas específicas solo.
4. Una vez que hemos obtenido nuestro método para generar los datos, se hace fácil crear cualquier dato de prueba y ahorrar tiempo en la búsqueda de datos o en la verificación del rendimiento del modelo.
5. Los datos de la prueba proporcionarían al equipo la flexibilidad que tanto necesitan para ajustar los datos generados cuando sea necesario para mejorar el modelo.
Conclusión
Para concluir, los datos de prueba bien diseñados nos permiten identificar y corregir fallas graves en el modelo. Tener acceso a conjuntos de datos de alta calidad para probar sus modelos de aprendizaje automático ayudará enormemente a crear un producto de IA robusto e infalible. La generación de conjuntos de datos de prueba sintéticos es una bendición en el mundo de hoy, donde la privacidad es la
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