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Ich versuche, eine Stimmungsanalyse für ein Dataset durchzuführen. Es gibt jedoch kein Corpus, in dem mein Klassifikator trainiert werden kann, der dem zu analysierenden Dataset ähnelt. Meine Frage lautet wie folgt: Kann ich eine zufällig ausgewählte Teilmenge dieser Daten für Trainings-/Validierungsphasen verwenden und dann den trainierten Klassifizierer für die Analyse des größeren Datensatzes verwenden? Ich plane, etwas Variabilität einzuführen, indem ich dem Trainingssatz Datenpunkte hinzufüge, die dem Anwendungsdatensatz ähneln, aber nicht aus diesem Satz. Ist das ein gültiger Ansatz?Auswählen eines Trainingssatzes aus dem größeren Anwendungssatz
Danke für die Antwort. Ich dachte, Kreuzvalidierung wäre auch der richtige Ansatz. Nur um dies zu verdeutlichen, schlagen Sie vor, dass ich eine Kreuzvalidierung für meine Teilmenge durchführe und den Rest meiner Daten als "unbekannte" Datenmenge verwende, die ich analysieren möchte. –
Genau. Führen Sie keine Kreuzvalidierung für das gesamte Set durch, da Sie sonst Ihr Modell überanpassen. – rpd
Dachte so. Vielen Dank! –