Training e test set: differenze tra le versioni

Versione delle 03:36, 10 lug 2009

Versione delle 13:43, 12 lug 2009

Riga 2:

In [[apprendimento automatico]] l'insieme di esempi utilizzati per valutare le prestazioni di un [[sistema]] prende il nome di '''test set'''. I test set sono utilizzati in diverse aree dell'[[informatica]] quali [[intelligenza artificiale]], [[apprendimento automatico]], [[programmazione genetica]], [[sistemi intelligenti]] e nell'area della [[statistica]].

==Motivazione==

L'apprendimento di un [[classificatore]] [[Supervisione|supervisionato]] è tipicamente effettuato a partire da un [[insieme di addestramento]] (training set). Molti approcci alla supervisione cercano relazioni empiriche tra i dati dell'insieme di addestramento che tendono a generare il fenomeno del cosiddetto [[sovradattamento]] (overfitting). Ciò significa che tendono a identificare relazioni nell'insieme di addestramento che non valgono in generale. Per verificare se le relazioni empiriche apprese dal classificatore sono realmente generali, si usa appunto un test set, tipicamente disgiunto dall'insieme di addestramento.

==Voci correlate==