К вопросу об оптимальном разделении совокупной выборки при машинном обучении - Сувалов , Валентин Олегович (Журнал Белорусского государственного университета. Экономика, 2021)
Изучаются современные подходы к разделению массива данных на тренировочную, контрольную и проверочную выборки, применяемые в ходе машинного обучения для целей прогнозирования. Рассматривается актуальный вопрос выбора подходящего разделения всей имеющейся совокупности данных на названные выборки. Анализируются результаты работы программного алгоритма, разработанного для поиска оптимального разделения массива данных на отдельные выборки в целях машинного обучения прогнозирующих моделей. Дается рекомендация отделять 80 % совокупной выборки, чтобы минимизировать ошибки прогноза разрабатываемых моделей.
Keywords: машинное обучение; большие данные; анализ данных; эконометрический инструментарий; тренировочная выборка; контрольная выборка; проверочная выборка