Trainingsdata
Gegevens waarmee een model leert
Een dataset met voorbeelden en, bij supervised learning, bekende uitkomsten waarmee een algoritme patronen en modelparameters leert.
Hoe werkt het in de praktijk?
Trainingsdata vormt het materiaal waaruit een model patronen leert. De dekking, labels en meetfouten bepalen mee welke situaties het model later aankan.
In de praktijk
Training, validatie en test moeten correct gescheiden worden. Voor tijdsgebonden voorspellingen hoort de testdata doorgaans later in de tijd te liggen om de werkelijkheid na te bootsen.
Concreet voorbeeld
Een high-trafficmodel leert uit historische recepten met bekende verkeerslabels. Als alleen succesvolle recepten zijn bewaard, leert het model geen representatief onderscheid.