Não consegui entender o train test split

É compreensível que possa haver confusão em relação à separação de conjuntos de treinamento e teste. Vou esclarecer por que é feita a separação usando a função train_test_split e explicar por que ela envolve números randômicos.

A separação de dados em conjuntos de treinamento e teste é uma prática fundamental na construção e avaliação de modelos de aprendizado de máquina. A ideia principal é usar uma parte dos seus dados para treinar o modelo (conjunto de treinamento) e outra parte para avaliar o desempenho do modelo (conjunto de teste). A razão para fazer isso é avaliar a capacidade do modelo de generalizar para dados não vistos, ou seja, dados que não foram usados durante o treinamento.

A função train_test_split é uma maneira conveniente de realizar essa separação. Ela trabalha com números randômicos por duas razões principais:

1. Garantir Generalização: Quando você treina um modelo, você deseja que ele aprenda padrões presentes nos dados, em vez de simplesmente memorizar os exemplos de treinamento. Para testar a capacidade de generalização do modelo, você deve avaliá-lo em dados que ele nunca viu antes. A aleatoriedade na divisão ajuda a simular essa situação, garantindo que o modelo seja avaliado em dados diferentes dos utilizados no treinamento.

2. Evitar Viés de Seleção: A aleatoriedade na divisão ajuda a evitar qualquer viés que possa estar presente nos seus dados. Se você não dividir seus dados de forma aleatória, pode haver uma tendência a selecionar exemplos mais fáceis ou mais difíceis para o treinamento ou teste, o que pode prejudicar a validade das avaliações do modelo.

Aqui está um exemplo simplificado de como a função train_test_split funciona:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = seus_dados_de_entrada
y = seus_rótulos

# Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

• X são os seus dados de entrada.
• y são os rótulos correspondentes.
• test_size define a proporção dos dados que serão usados como conjunto de teste (geralmente entre 0.2 e 0.3).
• random_state é uma semente para o gerador de números randômicos. Fornecer um valor específico garante que a divisão seja reprodutível, ou seja, você obterá a mesma divisão sempre que usar o mesmo valor.

Em resumo, a separação usando a função train_test_split e números randômicos é uma prática importante para avaliar o desempenho do seu modelo e evitar vieses. Ela simula como o modelo se sairá em dados não vistos, ajudando você a entender sua capacidade de generalização.