Train Test Split
📘 মডেল যাচাইয়ের জন্য ডেটা ভাগ।
🌐 Split data to evaluate honestly.
🤖
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
মডেল যাচাইয়ের জন্য ডেটা ভাগ।
মডেল যাচাইয়ের জন্য ডেটা ভাগ।
🌐 English:
Split data to evaluate honestly.
Split data to evaluate honestly.
🗂 কোথায় পড়ে
৩. মেশিন লার্নিং → মেশিন লার্নিং পরিচিতি → Train Test Split
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Frame ML problems, split and validate correctly
🧰 টুলস
scikit-learn
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
মডেল নতুন ডেটায় কেমন করবে তার সৎ অনুমান পেতে।
- ধাপ 1X (ফিচার) ও y (টার্গেট) আলাদা করুন
- ধাপ 2train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
- ধাপ 3ক্লাসিফিকেশনে stratify=y দিন
- ধাপ 4টাইম সিরিজে এলোমেলো নয়—অতীত দিয়ে ট্রেন, ভবিষ্যৎ দিয়ে টেস্ট; টেস্ট সেট শেষ মূল্যায়ন পর্যন্ত ছোঁবেন না
🧪 বাস্তব উদাহরণ
৮০% (৮০০ রোগী) দিয়ে ট্রেন, বাকি ২০% (২০০) দিয়ে শেষ পরীক্ষা।
⚠️ সাধারণ ভুল
টেস্ট সেট দেখে বারবার মডেল বদলানো—টেস্ট ফল আর নিরপেক্ষ থাকে না।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
train settest setvalidation setstratifyrandom_state
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক3.1 train_test_split3.1.1 ৮০/২০
3.2 stratify3.2.1 ক্লাস অনুপাত বজায়
3.3 Validation set3.3.1 টিউনিংয়ের জন্য
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (Machine Learning Basics)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterfrom sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
X,y=load_iris(return_X_y=True)
Xtr,Xte,ytr,yte=train_test_split(X,y,test_size=.2,stratify=y,random_state=0)
for d in [1,3,None]:
m=DecisionTreeClassifier(max_depth=d,random_state=0).fit(Xtr,ytr)
print(f"depth={d}: train={m.score(Xtr,ytr):.2f} test={m.score(Xte,yte):.2f} cv={cross_val_score(m,X,y,cv=5).mean():.2f}")❓
সেল্ফ-চেক · Self check
1. “৮০/২০” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
2. “ক্লাস অনুপাত বজায়” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
3. “টিউনিংয়ের জন্য” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
🔗
সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts
এই শাখার অন্যান্য অংশ
1. What is Machine Learning2. Supervised vs Unsupervised3. Train Test Split4. Bias Variance Tradeoff5. Cross Validation6. Scikit-learn Intro