تشير مجموعات التدريب والاختبار في التعلم الآلي إلى مجموعتين فرعيتين من البيانات المستخدمة في تطوير خوارزميات التعلم الآلي. مجموعة التدريب عبارة عن مجموعة بيانات تستخدم لتدريب نموذج التعلم الآلي، في حين أن مجموعة الاختبار عبارة عن مجموعة بيانات تستخدم لتقييم أداء التعميم للنموذج المُدرب. تُستخدم مجموعة التدريب عادةً لضبط معلمات النموذج، مثل الأوزان والتحيز، بحيث يصف النموذج البيانات الموجودة في مجموعة التدريب بدقة. يتم استخدام مجموعة الاختبار لتقييم دقة تنبؤات النموذج على البيانات غير المرئية، باستخدام مقاييس مثل الدقة والاستدعاء ودرجة F1.
يعد استخدام مجموعات التدريب والاختبار في التعلم الآلي أمرًا ضروريًا في تطوير نماذج دقيقة وقوية نظرًا لأن أداء النموذج على البيانات التي رآها من قبل لا يشير عادةً إلى أدائه الحقيقي عند التعامل مع البيانات غير المرئية. يوصى باستخدام مزيج من المجموعتين لأغراض مختلفة. على سبيل المثال، إنشاء مجموعة التحقق من الصحة التي يتم استخدامها لضبط المعلمات الفائقة ومقارنة الخوارزميات المختلفة، ومجموعة اختبار لتقييم أداء النموذج النهائي.
بشكل عام، يجب تقسيم مجموعات التدريب والاختبار بشكل عشوائي بحيث يتم توزيع البيانات بالتساوي تقريبًا بين المجموعتين. علاوة على ذلك، من المهم التأكد من أن مجموعات التدريب والاختبار تمثل البيانات المستخدمة في التطبيقات العملية، حيث أن الإفراط في تركيب مجموعة التدريب قد يؤدي إلى ضعف الأداء في مجموعة الاختبار.
