Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal Ratio for Data Splitting

論文の概要: Optimal Ratio for Data Splitting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03326v1
Date: Mon, 7 Feb 2022 16:18:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-08 14:33:38.144232
Title: Optimal Ratio for Data Splitting
Title（参考訳）: データ分割のための最適比率
Authors: V. Roshan Joseph
Abstract要約: 統計モデルや機械学習モデルに適合する前に、データセットをトレーニングセットとテストセットに分割することが一般的である。本稿では、最適分割比が$sqrtp:1$であり、$p$は線形回帰モデルにおけるパラメータの数であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: It is common to split a dataset into training and testing sets before fitting a statistical or machine learning model. However, there is no clear guidance on how much data should be used for training and testing. In this article we show that the optimal splitting ratio is $\sqrt{p}:1$, where $p$ is the number of parameters in a linear regression model that explains the data well.
Abstract（参考訳）: 統計モデルや機械学習モデルに適合する前に、データセットをトレーニングとテストセットに分割するのが一般的です。しかし、トレーニングやテストにどれだけのデータを使うべきか、明確なガイダンスはありません。本稿では、最適な分割比が$\sqrt{p}:1$であり、$p$はデータをうまく説明する線形回帰モデルにおけるパラメータの数であることを示す。

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