Dobór sposobu dzielenia danych do sytuacji: podział po czasie dla prognoz, po użytkowniku lub pacjencie, gdy przykłady są ze sobą powiązane.
Choosing how to split data for the situation: by time for forecasting, by user or patient when examples are related to each other.
To dobieranie podziału danych tak, żeby sprawdzian modelu przypominał jego późniejsze użycie.
This chooses a data split that makes a model's test resemble how it will later be used.
Przypadkowy podział może dać łatwy sprawdzian, który nie pokazuje zachowania wobec przyszłych lub nowych przypadków.
A random split can produce an easy test that misses how the model handles future or unfamiliar cases.
Dzieli losowo, według czasu lub powiązanych grup, na przykład zachowując wszystkie wpisy jednej osoby po tej samej stronie.
It splits randomly, by time or by related groups, for example keeping one person's records together.
Przewidujesz liczbę zamówień: uczysz model na starszych miesiącach i sprawdzasz na późniejszych, żeby nie podglądał przyszłości.
You forecast order numbers, train on earlier months and test on later ones so the model cannot peek into the future.