Деление столбиком — примеры для 3 класса с решением

04 июня 2019

Аверьянова Света

Азы деления столбиком и в уме дети изучают в начальной школе: в 3-м или 4-м классе. Но вникают в материал быстро и легко далеко не все третьеклассники. Дома нужно много практиковаться, решать тренировочные примеры. Но сначала лучше еще раз объяснить алгоритм действий, чтобы ребёнок смог понять, как деление уголком, с остатком, выявить пробелы в детских знаниях.

Как стать суперучителем без специальной подготовки и помочь ребенку с этой трудной темой, расскажем подробнее.

Из этой статьи вы узнаете

• Как научиться делить столбиком
• Как объяснить деление столбиком
• Деление на однозначное число
• Деление на двузначное число
• Многозначные числа
• Деление с остатком
• Как делать проверку
• Примеры для тренировки
• Скачать карточки

Как научиться делить столбиком

Деление столбиком с остатком и без него нельзя начинать без подготовки. Сначала ребенок должен хорошо уметь и знать следующее:

• Разряды натуральных чисел (десятки, сотни, тысячи). Находить их в ряду многозначных цифр.
  
• Таблица умножения. Этот материал лучше выучить наизусть и постоянно повторять.
• Отнимать, складывать не только однозначные или двузначные, но и многозначные числа.
• Решать маленькие задачи на умножение, разность, сумму устно.

Отработайте все обозначенные умения до автоматизма. Затем приступайте к делению маленьких цифр на примере таблицы умножения в уме. Например, ребенок выучил, как умножать цифру 6:

6х2=12

6х3=18

6х4=24 и так далее.

Смело предлагайте такие примеры:

24:6=4

24:4=6

12:2=6

18:3=6

Через пару уроков школьник будет выполнять такие задания легко. Можно разнообразить занятия по устному счету играми на деление.

На заметку! Все начальные математические навыки хорошо автоматизируются с помощью онлайн-тестов, где ребенок получает мгновенный результат своей работы.

Игровые задания

Интересные математические игры на деление без остатка помогают детям закрепить навык, узнать законы работы с цифрами, освоить устный счет.

• Головоломки на развитие внимания. Напишите в тетради 3–5 примеров на деление с ответами.

  Все, кроме одного, должны быть решены неверно. Нужно быстро найти тот пример, который содержит правильный ответ. Затем исправить остальные  примеры с помощью устного счета.

• Подбор примера по результату. Предлагайте малышу ответ без примера. Давайте задание придумать задачу. Например, ответ 8. Ребенок может придумать такую задачу: 48:6.
• «Идем в магазин». Расставьте на полу игрушки с карточками. На листах написаны примеры: 6:2, 18:3, 42:7, 100:50. Игрушки — это «товар» в фантазийном магазине, частное после решения примера на карточке — их цена. Чтобы узнать стоимость покупки, нужно решить задания, а потом оплатить полученный результат в кассу. Играть лучше в небольшой команде — 2–3 человека.
• «Молчуны». Ребенок получает карточки с цифрами от 1 до 100. Задавайте вопросы с примерами на деление, ученик должен отвечать без слов, показывая правильный ответ.
• Небольшие самостоятельные работы с подарком за старательность. Распечатайте карточки с примерами в количестве 5–10 штук. Укажите время на решение, например 5 минут. Поставьте перед ребенком песочные часы. После выполнения контрольной верно поощрите школьника походом в зоопарк, кино, покупкой книги, сладостей. Такой тренажёр хорошо стимулирует детей.
• «Ищем дерево».

  Нарисуйте небольшой сад с деревьями на картоне. Каждому растению дайте номер, пусть их будет 10. На листочке для ученика напишите 3 примера:

45:9           120:60          14:7

Школьник должен вычислять результат к каждому заданию, а потом складывать все числа между собой. Получится так:

45:9=5

120:60=2

14:7=2

5+2+2=9

Ребенок должен найти дерево под номером 9.

Для игры можно использовать цветные пуговицы и ставить их на занятые деревья. Развлечение подходит для командных соревнований.

После устной работы с делением натуральных чисел можно показать ребенку порядок записи примеров столбиком. Если педагогического опыта у вас нет и вы не знаете, как объяснить ребёнку процесс деления столбиком, то посмотрите видеоурок на эту тему, вспомните теорию сами.

Теперь можно приступать к объяснению сложного материала школьнику. Есть несколько методик домашнего обучения делению:

1. Мама-учитель

Родителям придется ненадолго стать педагогами. Оборудовать доску, купить мел или маркеры. Заранее вспомнить школьный материал по теме “деление уголком”. Объяснить пошагово теорию и закрепить ее на практике с помощью большого количества самостоятельных, карточек, контрольных работ.

2. Посмотреть вместе с ребенком обучающее видео

Например, это:

Затем нужно обсуждать с малышом материал, закреплять навык на практике несколько недель.

3. Нанять репетитора

Деление  (даже трёхзначных чисел на двузначные) не самая сложная тема в школьной программе. В начальных классах можно легко обойтись без платных уроков с педагогом.

Этот вариант оставим на крайний случай.

На заметку! Обязательно противопоставляйте деление умножению. Проверяйте результат обоих действий противоположным.

Как объяснить деление столбиком

Сначала стоит доходчиво объяснить, что такое деление на простом примере. Суть математического действия — разложить число поровну. В 3-м классе дети хорошо учатся на доступных примерах: раздают кусочки торта гостям, рассаживают кукол по 2 машинам.

Когда малыш усвоит суть деления, покажите его запись на листке. Используйте уже знакомые задания с простыми числами:

• Сначала запишите задачу обычным способом: 250:2=?
• Каждому числу дайте название: 250 — делимое, 2 — делитель, результат после знака равно — частное.
• Затем сделайте сокращенную запись столбиком (уголком):

• Рассуждайте вместе так: сначала найдем неполное частное. Для этого нам потребуется сравнивать первое неполное делимое и делитель. Это будет 2, так как оно не меньше делителя, а вернее, равно ему. В этом числе помещается один делитель, значит, в частное записываем цифру 1 и умножаем ее на 2. Заносим полученный результат под делимым. Отнимаем 2-2. Получится ноль, поэтому сносим следующее число и опять подыскиваем частное. Совершаем математическое действие до тех пор, пока не получится ноль.
• После получения окончательного результат сделайте проверку с помощью умножения: 125х2=250.

Во время объяснения правил деления в столбик желательно научить третьеклассника рассуждать в процессе вычисления вслух, выполнять действия на черновике.

Сначала проговаривайте алгоритм вместе, потом только слушайте ученика и помогайте исправить ошибки.

На заметку! Приучайте малыша постоянно проверять себя. Школьник должен понимать, что величина остатка вычитания в столбике деления должен всегда быть меньше делителя.

Деление на однозначное число

Возьмите листок и ручку, посадите ребенка рядом. Сначала запишите пример уголком сами. Для деления на однозначное число выбирайте такие цифры, которые дают результат без остатка (полный ответ).

Первый урок по теме “Деление на однозначное число” можно построить так:

1. Положите перед ребенком картинку с образцом деления столбиком.
2. Придумайте собственный пример. Пусть это будет 254:2
3. Задание нужно записывать уголком. Доверьте это школьнику. Он может посмотреть, как делается запись на картинке.
4. Спросите третьеклассника: «Какое число нужно делить на 2 первым?». В этот момент важно объяснять, что делимое должно быть равно или большего делителя. Малыш выделит для деления первое число из данной цифры: 2…54
5. Теперь определите вместе, сколько двоек поместится в числе 2. Ответ: 1.
6. Записываем частное под уголком.
7. Умножаем 1 на 2 и записываем результат под делимым.
8. Вычитаем.
9. Так как получился 0, сносим следующую цифру под линию после вычитания: 5.
10. Опять задаем вопрос: «Сколько двоек поместится в 5?» Малыш вспоминает таблицу умножения или подбирает частное с помощью логики. Отвечает: 2.
11. Записываем 2 в частное, умножаем на 2.
12. Результат (4) записываем под 5.
13. Отнимаем.
14. Остается 1. Единицу разделить на 2 нельзя, поэтому сносим остатки делимого вниз. Получается 14.
15. Делим 14 на 2. Записываем в частное 7.
16. Умножаем на 2. Записываем под чертой 14.
17. Отнимаем.
18. В конце всегда должен получаться 0.
19. В результате у ребенка сформируется такая запись:

Для закрепления материала 3 класса запишите еще 3–5 примеров на деление на этом же листочке. Не отходите далеко от школьника, образец не прячьте, не превращайте урок в проверочную работу. Малыш только учится делить. На этом этапе помогайте ему, подсказывайте и наталкивайте на правильное решение для повышения уверенности в себе.

На заметку! Для автоматизации навыка деления столбиком можно составить небольшую памятку, где прописан каждый этап математического действия. Разрешайте школьнику смотреть в нее до тех пор, пока он сам не забудет об образце.

Деление на двузначное число

Когда ученик 3-го класса усвоил деление на однозначное число, можно приступать к следующему этапу — работе с двузначными цифрами. Начинайте с простых, явных примеров, чтобы малыш понял алгоритм действий при делении на двузначные числа. Например, возьмите числа 196 и 28 и объясните принцип:

1. Сначала подберите примерное число для ответа. Для этого выясните приблизительно, сколько цифр 28 поместится в 196. Для удобства можно округлять оба числа: 200:30. Получится не больше 6. Полученное число не нужно записывать, это только догадка.
2. Проверяем результат умножением: 28х6. Получается 196. Предположения оказались верными.
3. Запишите ответ: 196:28 =6.

Еще один вариант обучения: деление на двузначное число уголком. Такой способ больше подходит для работы с числами от четырех разрядов, то есть тысяч. Приведем простой пример:

1. Напишите на листе бумаги 4070, начертите уголок и подпишите делитель — 74.
2. Определите, с какого числа начнете делить. Спросите у ребенка, можно ли разделить 4 на 74, 40? В результате малыш поймет, что сначала нужно ограничиться числом 407. Очертите полученную цифру сверху полукругом. 0 останется в стороне.
3. Теперь нужно выяснить, сколько 74 поместится в 407. Действуем с помощью логики и проверки умножением. Получится 5. Записываем результат под уголком (под делителем).
4. Теперь умножаем 74 на 5 и записываем результат под делимым. Получится 370. Важно начинать запись с первого числа слева.
5. После записи нужно подвести горизонтальную черту и отнять 370 от 407. Получится 37.
6. 37 разделить на 74 нельзя, поэтому вниз сносится оставшийся в верхнем ряду 0.
7. Теперь делим 370 на 74. Подбираем множитель (5) и записываем его под уголком.
8. Умножаем 5 на 74, записываем результат в столбик. Получится 370.
9. Опять получаем разность. Результат будет равен 0. Значит, деление считается завершенным без остатка.

   4070:74=55. Частное смотрим под уголком.

Для проверки правильности решение произведите умножение: 74х55=4070.

Есть мнение! Иметь в доме решебник с ГДЗ многие родители считают недопустимым. А зря. С помощью готовых заданий ребенок может легко проверить себя. Главное — правильно объяснить школьнику назначение сборника ДЗ с ответами.

Многозначные числа

Сложнее всего детям даются задачи на трехзначные и четырехзначные числа. Четверокласснику тяжело оперировать тысячами и сотнями тысяч. У школьника возникают следующие проблемы:

1. Не может определить неполное число делимого для первого действия. Вернитесь к изучению разрядов натуральных чисел, поработайте над развитием внимания малыша.
2. Пропускает 0 в записи частного. Это самая распространенная проблема. В результате у ребенка получается число на несколько разрядов меньше правильного. Чтобы избежать этой ошибки, нужно распечатывать памятку с последовательностью действий в примерах, где в середине частного есть нули. Предложите ребенку тренажер с такими заданиями для отработки навыка.

При обучении решению задач с крупными (многозначными) числами действуйте поэтапно:

1. Объясните, что такое неполное делимое и зачем его выделять.
2. Потренируйтесь в поиске делимого устно без последующего решения задач. Например, дайте детям такие задания:

Найдите неполное частное в примерах: 369:28; 897:12; 698:36.

3. Теперь приступайте к решению на бумаге. Запишите столбиком: 1068:89.
4. Сначала нужно отделить неполное делимое. Можно использовать запятую сверху над числами.

106’8:89

5. Подбирайте частное на отдельном листочке или посчитайте в уме.
6. Распишите результат.
   
7. Внимательно отнимайте цифры от делимого. Следите за тем, чтобы результат после вычитания был меньше делителя.
8. Продолжайте деление до конца, пока не получится 0.
9. Придумайте еще несколько похожих примеров без остатка. Степень сложности увеличивайте постепенно.

На заметку! Примеры с семизначными цифрами с третьеклассниками решать не нужно. Это лишнее. Достаточно остановиться на заданиях с пятизначными числами (до 10 000). Деление миллионов дети проходят в старших классах.

Деление с остатком

Завершающим этапом уроков на закрепление навыка деления будет решение заданий с остатком. Они обязательно встретятся в решебнике для 3–4-го класса. В гимназиях с математическим уклоном школьники изучают не только неполные числа, но и десятичные дроби. Форма записи примера уголком останется прежней, отличаться будет только ответ.

Примеры на деление с остатком берите несложные, можно преобразовывать уже решенные задания с целым числом в ответе, прибавляя к делимому единицу. Это очень удобно для ребенка, он сразу увидит, чем примеры похожи и чем отличаются.

Урок может выглядеть так:

1. Расскажите ученику третьего класса, что не все цифры можно поделить поровну и что есть такие, которые делятся с остатком. Для иллюстрации понятия возьмите натуральное число до 10. Например, попробуйте вместе разделить 9 на 2. Форма записи решения столбиком получится такой:
   
2. Объясните школьнику, что остатком считается последнее число для деления, которое меньше делителя. Конец записи будет таким: 9:2=4 (1 — остаток).

На заметку! Отделять целое число от остатка запятой, делать из него дробное на начальном этапе обучения делению не нужно. Записывайте остаток отдельно, чтобы школьник видел конечный результат разности в столбике.

Как делать проверку

Проверка деления производится с помощью умножения: делитель умножается на делитель. Делать это можно столбиком:

Теперь проверим:

Для проверки деления с остатком нужно:

1. Умножить полное частное на делитель.
2. Прибавить к результату остаток.

17х2=34

34+1 (остаток) =35

Алгоритм проверки правильности решения примера деления не изменяется от разрядности цифр.

Важно! Первое время просите ребенка расписывать проверку умножением подробно, чтобы проверить и закрепить знание таблицы.

Примеры для тренировки

Научиться быстро решать примеры с делением помогают тренировочные задания. Карточками может оканчиваться каждый урок после прохождения новой темы.

Однозначные

Двузначные

Многозначные

Скачать карточки

В качестве домашнего математического тренажера используйте карточки с примерами. В них включайте разные случаи: с однозначными и многозначными числами, с нулями, деление с полным результатом и остатком. Скачать карточки можно бесплатно. Раздаточный материал обязательно следует напечатать для проверочной работы.

 >> Скачать  файл.DOC  для распечатки (деление на однозначное число)<<

Ошибки с делением у детей в начальной школе встречаются довольно часто. Уделите этой теме максимум внимания и времени, чтобы усвоение последующего материала проходило без запинок. Используйте карточки, видеоуроки, постоянную тренировку навыка и повторение пройденных тем и правил в игровой форме. Тогда домашние уроки не навеют на ребенку скуку и пройдут с максимальной пользой.

ВАЖНО! *при копировании материалов статьи обязательно указывайте активную ссылку на первоисточник: https://razvitie-vospitanie.ru/kak_nauchit/rebenka_delit_v_stolbik.html

Если вам понравилась статья — поставьте лайк и оставьте свой комментарий ниже. Нам важно ваше мнение!

Понравился наш контент? Подпишитесь на канал в Яндекс Дзене.

Поделиться с друзьями:

Рекомендуем

Онлайн примеры по математике для 3 класса

Деление в столбик 3 класс петерсон примеры для тренировки по математике

В третьем классе продолжается тренировка навыков счёта в столбик. Ученикам даются примеры с трёхзначными и четырёхзначными числами. Для успешного решения примеров необходима практика: чем больше примеров решает ученик – тем легче ему даётся счёт.

Примеры по математике на сложение, вычитание, умножение и деление можно легко получить с помощью нашего генератора примеров. Бесконечный набор неповторяющихся примеров предназначен для тренировки навыков счёта. Полученные примеры можно применять для домашнего обучения или для школьных работ.

Для успешного решения примеров необходима практика чем больше примеров решает ученик тем легче ему даётся счёт.

Www. primer-online. ru

27.09.2019 18:54:10

2019-09-27 18:54:10

Источники:

Http://www. primer-online. ru/3-klass-primery-online. php

Примеры в столбик | Картотека по математике (3 класс) на тему: | Образовательная социальная сеть » /> » /> .keyword { color: red; }

Деление в столбик 3 класс петерсон примеры для тренировки по математике

По теме: методические разработки, презентации и конспекты

Для самостоятельной работы по математике 3 класс Решение примеров столбиком.

Примеры для решения столбиком 3 класс.

Карточка «примеры столбиком»

Данные карточки можно предложить учащимся для отработки навыков сложения и вычитания столбиком с переходом через десяток.

Самостоятельная работа по математике для 2 класса на тему: «Решение примеров в столбик в пределах 100»

Методический материал разработан для учащихся 2-х классов с нарушением слуха (1 отделение).

Примеры столбиком 2 класс

Примеры столбиком 2 класс.

Карточка по математике «Реши примеры в столбик»

Для отработки деления в столбик.

Карточки по математики — Примеры в столбик

Данны материал позволит закрепить счет столбиком с переходом через десяток 2 класс.

Для самостоятельной работы по математике 3 класс Решение примеров столбиком.

Примеры для решения столбиком 3 класс.

Карточка «примеры столбиком»

Данные карточки можно предложить учащимся для отработки навыков сложения и вычитания столбиком с переходом через десяток.

Самостоятельная работа по математике для 2 класса на тему: «Решение примеров в столбик в пределах 100»

Методический материал разработан для учащихся 2-х классов с нарушением слуха (1 отделение).

Примеры столбиком 2 класс

Примеры столбиком 2 класс.

Карточка по математике «Реши примеры в столбик»

Для отработки деления в столбик.

Карточки по математики — Примеры в столбик

Данны материал позволит закрепить счет столбиком с переходом через десяток 2 класс.

Примеры столбиком 2 класс

Примеры в столбик картотека по математике 3 класс на тему.

Nsportal. ru

23.12.2017 15:22:50

2017-12-23 15:22:50

Источники:

Https://nsportal. ru/nachalnaya-shkola/matematika/2015/06/07/primery-v-stolbik

Для самостоятельной работы по математике 3 класс Решение примеров столбиком. | Тест по математике (3 класс) на тему: | Образовательная социальная сеть » /> » /> .keyword { color: red; }

Деление в столбик 3 класс петерсон примеры для тренировки по математике

По теме: методические разработки, презентации и конспекты

Самостоятельная работа по математике 4 класс.

Деление в столбик на однозначное число. 17 ЯНВАРЯ 2016 ГОДА.

Самостоятельная работа по математике 4 класс. Деление в столбик на однозначное число. В 2 вариантах.

Задачи, примеры, самостоятельные работы по математике

Самостоятельная работа по математике в 1 классе «Прибавить и вычесть числа 1,2, 3. Решение задач»

Самостоятельная работа по математике в 1 классе, II четверть, в двух вариантах, УМК «Школа России».

Задачи и примеры по математике для самостоятельных работ 3-4 класс

Задачи и примеры по математике для самостоятельных работ 3-4 класс.

Самостоятельная работа по математике «Умножение на 2,3. Решение простых текстовых задач» 2 класс, «Перспектива»

Самостоятельная работа по математике «Умножение на 2,3. Решение простых текстовых задач» 2 класс, «Перспектива&quot.

Самостоятельная работа по математике для 2 класса на тему: «Решение примеров в столбик в пределах 100»

Методический материал разработан для учащихся 2-х классов с нарушением слуха (1 отделение).

Технологическая карта по математике на тему: «Самостоятельная работа по теме «Сложение и вычитание столбиком»» 2 класс

Цели деятельности учителя: создание условий для проверки навыка сложения и вычитания в строчку и столбиком;Планируемые результатыПредметные: обладать навыками устного счета, логического мышления. Лично.

Самостоятельная работа по математике 4 класс. Деление в столбик на однозначное число. 17 ЯНВАРЯ 2016 ГОДА.

Самостоятельная работа по математике 4 класс. Деление в столбик на однозначное число. В 2 вариантах.

Задачи, примеры, самостоятельные работы по математике

Самостоятельная работа по математике в 1 классе «Прибавить и вычесть числа 1,2, 3. Решение задач»

Самостоятельная работа по математике в 1 классе, II четверть, в двух вариантах, УМК «Школа России».

Задачи и примеры по математике для самостоятельных работ 3-4 класс

Задачи и примеры по математике для самостоятельных работ 3-4 класс.

Самостоятельная работа по математике «Умножение на 2,3. Решение простых текстовых задач» 2 класс, «Перспектива»

Самостоятельная работа по математике «Умножение на 2,3. Решение простых текстовых задач» 2 класс, «Перспектива&quot.

Самостоятельная работа по математике для 2 класса на тему: «Решение примеров в столбик в пределах 100»

Методический материал разработан для учащихся 2-х классов с нарушением слуха (1 отделение).

Технологическая карта по математике на тему: «Самостоятельная работа по теме «Сложение и вычитание столбиком»» 2 класс

Цели деятельности учителя: создание условий для проверки навыка сложения и вычитания в строчку и столбиком;Планируемые результатыПредметные: обладать навыками устного счета, логического мышления. Лично.

Задачи, примеры, самостоятельные работы по математике

Технологическая карта по математике на тему Самостоятельная работа по теме Сложение и вычитание столбиком 2 класс.

Nsportal. ru

07.12.2020 22:48:43

2020-12-07 22:48:43

Источники:

Https://nsportal. ru/nachalnaya-shkola/matematika/2013/04/18/dlya-samostoyatelnoy-raboty-po-matematike-3-klass-reshenie

панд — Как разделить данные на 3 набора (обучение, проверка и тестирование)?

Вот функция Python, которая разбивает кадр данных Pandas на кадры данных обучения, проверки и тестирования со стратифицированной выборкой. Он выполняет это разделение, дважды вызывая функцию scikit-learn train_test_split() .

 импортировать панд как pd
из sklearn.model_selection импорта train_test_split
def split_stratified_into_train_val_test (df_input, stratify_colname = 'y',
                                         frac_train=0,6, frac_val=0,15, frac_test=0,25,
                                         random_state = Нет):
    '''
    Разбивает фрейм данных Pandas на три подмножества (train, val и test)
    следующие дробные отношения, предоставленные пользователем, где каждое подмножество
    стратифицированы по значениям в определенном столбце (т.
  е. каждое подмножество имеет
    одинаковая относительная частота значений в столбце). Он выполняет это
    разделение путем запуска train_test_split() дважды.
    Параметры
    ----------
    df_input : кадр данных Pandas
        Входной фрейм данных для разделения.
    stratify_colname : ул
        Имя столбца, который будет использоваться для стратификации. Обычно
        этот столбец будет для метки.
    frac_train : плавающая
    frac_val : плавающая
    frac_test : плавающая
        Соотношения, с которыми фрейм данных будет разделен на train, val и
        тестовые данные. Значения должны быть выражены в виде дробей с плавающей запятой и должны
        сумма 1,0.
    random_state : int, None или RandomStateInstance
        Значение, которое будет передано в train_test_split().
    Возвращает
    -------
    df_train, df_val, df_test:
        Кадры данных, содержащие три разделения.
    '''
    если frac_train + frac_val + frac_test != 1.0:
        поднять ValueError('дроби %f, %f, %f не дают в сумме 1,0' % \
                         (frac_train, frac_val, frac_test))
    если stratify_colname отсутствует в df_input.

  

  
 columns:
        поднять ValueError('%s не является столбцом в кадре данных' % (stratify_colname))
    X = df_input # Содержит все столбцы.
    y = df_input[[stratify_colname]] # Кадр данных только столбца, по которому выполняется расслоение.
    # Разделить исходный фрейм данных на обучающий и временный фреймы данных.
    df_train, df_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X,
                                                          у,
                                                          стратифицировать = у,
                                                          test_size=(1.0 - frac_train),
                                                          random_state = случайное_состояние)
    # Разделить временный фрейм данных на val и тестовые фреймы данных.
    относительный_тест_фракции = тест_фракции / (значение_фракции + тест_фракции)
    df_val, df_test, y_val, y_test = train_test_split(df_temp,
                                                      y_temp,
                                                      расслоение = y_temp,
                                                      test_size = относительный_фрак_тест,
                                                      random_state = случайное_состояние)
    утверждать len(df_input) == len(df_train) + len(df_val) + len(df_test)
    вернуть df_train, df_val, df_test
 

Ниже приведен полный рабочий пример.

Рассмотрим набор данных с меткой, по которой вы хотите выполнить стратификацию. Эта метка имеет собственное распределение в исходном наборе данных, скажем, 75% foo , 15% bar и 10%

baz . Теперь давайте разделим набор данных на обучение, проверку и тестирование на подмножества, используя соотношение 60/20/20, где каждое разделение сохраняет одинаковое распределение меток. См. рисунок ниже:

Вот пример набора данных:

 df = pd.DataFrame ({ 'A': список (диапазон (0, 100)),
                     'B': список (диапазон (100, 0, -1)),
                     метка: ['foo'] * 75 + ['bar'] * 15 + ['baz'] * 10 } )
дф.голова()
# Метка А Б
# 0 0 100 фу
# 1 1 99 фу
# 2 2 98 фу
# 3 3 97 фу
# 4 4 96 фу
дф.форма
# (100, 3)
df.label.value_counts()
# фу 75
# бар 15
# баз 10
# Имя: метка, dtype: int64
 

Теперь давайте вызовем функцию split_stratified_into_train_val_test() сверху, чтобы получить кадры данных обучения, проверки и тестирования в соотношении 60/20/20.

 df_train, df_val, df_test = \
    split_stratified_into_train_val_test(df, stratify_colname='метка', frac_train=0,60, frac_val=0,20, frac_test=0,20)
 

Три кадра данных df_train , df_val и df_test содержат все исходные строки, но их размеры будут соответствовать указанному выше соотношению.

 df_train.shape
#(60, 3)
df_val.shape
#(20, 3)
df_test.shape
#(20, 3)
 

Далее каждый из трех сплитов будет иметь одинаковое распределение метки, а именно 75% foo , 15% bar и 10% baz .

 df_train.label.value_counts()
# фу 45
# 9 бар
#баз 6
# Имя: метка, dtype: int64
df_val.label.value_counts()
# фу 15
# бар 3
#баз 2
# Имя: метка, dtype: int64
df_test.label.value_counts()
# фу 15
# бар 3
#баз 2
# Имя: метка, dtype: int64
 

Рекомендации по созданию обучающих данных | AutoML Tables

Продукт AutoML Tables доступен на платформе Vertex AI. Перенесите свои ресурсы в таблицу Vertex AI AutoML, чтобы получить новую машину функции обучения, упрощайте сквозные пути и моделируйте модели с помощью MLOps.

Бета

На этот продукт распространяются Условия предложений Pre-GA. Условия использования Google Cloud. Продукты Pre-GA могут иметь ограниченную поддержку, и изменения в продуктах до GA могут быть несовместимы с другими версиями до GA. Для получения дополнительной информации см. описания этапов запуска.

На этой странице представлены некоторые основные понятия, которые следует учитывать при размещении вместе данные для набора данных таблиц AutoML. Это не должно быть исчерпывающее лечение.

Введение

Хорошо спроектированный набор данных повышает качество результирующего модель машинного обучения. Вы можете использовать рекомендации на этой странице, чтобы увеличить качество вашего набора данных и модели.

Если у вас есть опыт создания обучающих данных для моделей машинного обучения, пересмотрите список задач, которые вы делаете , а не , о которых нужно беспокоиться. Таблицы AutoML выполняют за вас множество задач по подготовке данных.

Передовой опыт подготовки данных

Избегайте утечки данных

Целевая утечка происходит, когда ваши обучающие данные включают прогностическую информацию который недоступен, когда вы запрашиваете прогноз. Целевая утечка может вызвать ваша модель показывает отличные показатели оценки, но плохо работает на реальных данные.

Предположим, вы хотите узнать, сколько мороженого будет продаваться в вашем магазине. завтра. Вы не можете включить целевую дневную температуру в свои данные тренировки, потому что вы не будете знать температуру (это еще не произошло). Однако вы мог бы использовать предсказал температуру предыдущего дня, которая может быть включены в запрос прогноза.

Избегайте перекоса в обучении

Перекос в обучении возникает, когда вы генерируете данные для обучения по-другому чем вы генерируете данные, которые используете для запроса прогнозов.

Например, если вы используете среднее значение и в учебных целях вы усредняете более 10 дней, но когда вы запрашиваете прогноз, вы усредняете значение за последний месяц.

В целом любая разница между тем, как вы создаете данные для тренировки, и ваши данные об обслуживании (данные, которые вы используете для создания прогнозов) следует пересмотреть, чтобы предотвратить перекос в обучении.

Перекос в обучении и распределение данных

Перекос в обучении также может возникнуть в зависимости от распределения данных в вашем обучение, проверка и тестирование разделения данных. Часто есть разница между распределением данных, которое модель увидит при развертывании в производство по сравнению с распределением данных набора данных, в котором обучается модель на. Например, в производстве модель может применяться на совершенно другом пользователей, чем те, которые были замечены во время обучения, или модель может быть использована для делать прогнозы через 30 дней после того, как были записаны окончательные данные обучения.

Для достижения наилучших результатов убедитесь, что распределение разделений данных, используемых для создания ваша модель точно отражает разницу между набором обучающих данных и данные, на основе которых вы будете делать прогнозы в своей производственной среде. Таблицы AutoML могут давать немонотонные прогнозы, и если производственные данные берутся из совсем другого распределения, чем обучающие данные, немонотонные прогнозы не очень надежны.

Кроме того, разница между производственными данными и обучающими данными должна быть отражается в разнице между разделением данных проверки и обучением разделение данных, а также между разделением данных тестирования и разделением данных проверки.

Например, если вы планируете прогнозировать ценность жизни пользователя (LTV) в течение следующих 30 дней, затем убедитесь, что данные в вашей валидации разделение данных происходит через 30 дней после данных в вашем разделении данных обучения, и что данные в вашем разделении данных тестирования относятся к 30 дням после ваших данных проверки расколоть.

Точно так же, если вы хотите, чтобы ваша модель была настроена для получения обобщенных прогнозов. о новых пользователях, а затем убедитесь, что данные конкретного пользователя содержатся только в одно разделение ваших тренировочных данных. Например, все строки, относящиеся к до user1 находятся в разделении обучающих данных, все строки, относящиеся к user2 находятся в разделении данных проверки, и все строки, относящиеся к user3 находятся в разделении данных тестирования.

Подайте временной сигнал

случайным образом распределены во времени), убедитесь, что вы предоставили эту информацию Таблицы AutoML. Вы можете подать сигнал времени несколькими способами:

• Если каждая строка данных имеет отметку времени, убедитесь, что этот столбец включен, имеет тип данных Timestamp и устанавливается как столбец Time при создании ваш набор данных. Этот порядок используется для разделения данных с самыми последними данные в качестве тестовых данных и самые ранние данные в качестве обучающих данных. Учить больше.

• Если в столбце времени не так много различных значений, следует использовать ручное разделение вместо использования столбца «Время» для разделения данных. В противном случае, вы можете не получить достаточно строк в каждом наборе данных, что может привести к обучению потерпеть неудачу.

• Если информация о времени не содержится в одном столбце, вы можете используйте ручное разделение данных, чтобы использовать самые последние данные в качестве тестовые данные и самые ранние данные в качестве обучающих данных.

Делайте информацию явной там, где это необходимо

Обычно при создании модель с использованием таблиц AutoML. Однако для некоторых примитивов данных вы может улучшить качество модели за счет инженерных особенностей.

Например, если ваши данные включают долготу и широту, эти столбцы обрабатываются как числовые, без каких-либо специальных вычислений. Если местоположение или расстояние обеспечивает сигнал для вашей проблемы, вы должны разработать функцию, которая обеспечивает эту информацию явно.

Некоторые типы данных, для которых может потребоваться разработка функций:

• Долгота/широта
• URL-адреса
• IP-адреса
• Адреса электронной почты
• Номера телефонов
• Другие географические коды (например, почтовые индексы)

Включить рассчитанные или агрегированные данные в строку

Таблицы AutoML используют только входные данные в одной строке для прогнозирования целевое значение для этой строки. Если вы рассчитали или агрегировали данные из других строки или источники, которые были бы полезны при определении прогнозируемого значения для строку, включите эти данные в исходную строку. Будьте осторожны, чтобы ваш новый столбец не вызывает целевую утечку или тренировочно-обслуживающий перекос.

Например, если вы хотите предсказать спрос на продукт на следующей неделе, вы можете улучшить качество прогноза, включив столбцы со следующими значения:

• Общее количество товаров на складе из той же категории, что и товар.
• Средняя цена товаров на складе из той же категории, что и товар.
• Количество дней до известного праздника, когда запрашивается прогноз.
• И так далее…

В другом примере, если вы хотите предсказать, купит ли конкретный пользователь продукт, вы можете улучшить качество прогноза, включив столбцы с следующие значения:

• Средний исторический коэффициент конверсии или рейтинг кликов для определенного пользователь.
• Сколько продуктов в настоящее время находится в корзине пользователя.

Представление нулевых значений в виде пустых строк

Если в ваших данных используются специальные символы или числа для представления нулевых значений, этот могут представлять проблемы для таблиц AutoML, потому что мы не знаем, что они предназначены для обозначения. Если вы импортируете из CSV, используйте пустые строки для представляют нулевые значения. В BigQuery используйте значение NULL.

По возможности избегайте пропущенных значений

Проверьте свои данные на наличие пропущенных значений и исправьте их, если возможно. В противном случае вы можно оставить значение пустым, если для столбца задано значение NULL.

Используйте пробелы для разделения текста

Таблицы AutoML размечают текстовые строки и могут получать обучающий сигнал из отдельных слов. Он использует пробелы для разделения слов; слова, разделенные другие символы рассматриваются как единое целое.

Например, если вы предоставляете текст «красный/зеленый/синий», он не токенизируется на «красный», «зеленый» и «синий». Если эти отдельные слова могут быть важны для обучения модели вы должны преобразовать текст в «красный зеленый синий» перед включив его в свои тренировочные данные.

Убедитесь, что ваши категориальные характеристики точны и чисты.

Несоответствия данных могут привести к неправильному разделению категорий. Например, если ваши данные включают «коричневый» и «коричневый», таблицы AutoML используют эти значения как отдельные категории, когда вы, возможно, предполагали, что они будут одинаковыми. Ошибки могут иметь аналогичный эффект. Убедитесь, что вы удалили эти виды несоответствия из ваших категориальных данных перед созданием ваших обучающих данных.

Если у вас несбалансированные классы (проблема классификации с одним или несколькими результаты, которые наблюдаются редко), ознакомьтесь со следующими советами.

Предоставление достаточных обучающих данных для класса меньшинства

Наличие всего нескольких строк данных для одного класса снижает качество модели. Если возможно, вы должны предоставить не менее 100 строк данных для каждого класса.

Рассмотрите возможность разделения вручную

Таблицы AutoML случайным образом выбирают строки для тестового набора данных (но детерминировано). Для несбалансированных классов вы можете получить небольшое количество класса меньшинства в вашем тестовом наборе данных или даже ни одного, что приводит к провалу обучения.

Если у вас есть несбалансированные классы, вы можете назначить разделение вручную, чтобы сделать убедитесь, что в каждое разделение включено достаточно строк с исходами меньшинства.

Избегайте предвзятости

Убедитесь, что ваши обучающие данные репрезентативны для всей вселенной потенциальные данные, для которых вы будете делать прогнозы. Например, если у вас есть клиентов, которые живут по всему миру, вы не должны использовать обучающие данные из только одна страна.

Предоставить достаточно обучающих данных

Если вы не предоставите достаточно обучающих данных (строк), результирующая модель может плохо выступать. Чем больше признаков (столбцов) вы используете для обучения модели, тем больше данных (строк), которые вам нужно предоставить. Хорошей целью для моделей классификации является как минимум в 10 раз больше строк, чем столбцов. Для регрессионных моделей вы должен обеспечивать по крайней мере в 50 раз больше строк, чем количество столбцов.

Ваш набор данных всегда должен включать не менее 1000 строк.

Оставьте всю остальную предварительную обработку и преобразования таблицам AutoML

Если выше не указано иное, позвольте таблицам AutoML использовать эту функцию. инженерия для вас. Таблицы AutoML работают лучше всего, когда у них есть доступ к ваши исходные данные. Видеть Подготовка данных, которую AutoML Tables делает за вас.

Подготовка данных, которую AutoML Tables выполняет за вас

В этом разделе перечислены общие требования к обучающим данным, которые Таблицы AutoML автоматически делают это за вас. Вам не нужно включать эти расчеты в ваших тренировочных данных. На самом деле, если вы выполняете эти преобразований самостоятельно и включить их в свои обучающие данные, вы можете снизить качество полученной модели.

Для каждого столбца признаков применяются следующие автоматические преобразования. в зависимости от типа колонки:

Тип колонки	Трансформация
Цифровой	Значение, преобразованное в float32. Z_score значения. Индекс сегмента значения на основе квантилей. Размер ковша 100. log(значение+1), когда значение больше или равно 0. В противном случае это преобразование не применяется и значение равно считается недостающим значением. z_score of log(value+1), когда значение больше или равно 0. В противном случае это преобразование не применяется и значение равно считается недостающим значением. Логическое значение, указывающее, является ли значение нулевым. Строки с недопустимыми числовыми входными данными (например, строка, которая может не анализироваться на float32) не включены для обучения и прогноз. Экстремальные/выбросовые значения не обрабатываются никаким образом.
Числовой массив	Все преобразования для числовых типов применены к среднему из последних N элементов, где N = {1, 2, 4, 8, все}. Итак, предметы, наиболее сильно выделены те, что ближе к концу массива, а не начало. Среднее значение пустых массивов считается равным нулю.
Категориальный	Категориальная строка как есть — без изменений регистра, пунктуации, правописание, время и так далее. Преобразуйте имя категории в индекс поиска по словарю и сгенерируйте вложение для каждого индекса. Категории, которые появляются менее 5 раз в наборе обучающих данных относятся к категории «неизвестно». Категория «неизвестно» получает свой собственный специальный поисковый индекс и результирующее встраивание.
Категориальный массив	Для каждого элемента в массиве последних N элементов, где N = {1, 2, 4, 8, все}, преобразовать название категории в словарь индекс поиска и создать вложение для каждого индекса. Объедините вложение всех элементов в одно вложение с использованием среднего. Пустые массивы рассматриваются как вложение нулей.
Текст	Текст как есть — без изменений регистра, знаков препинания, правописание, время и так далее. Токенизируйте текст в слова и сгенерируйте 1 грамм и 2 грамма из слова. Преобразуйте каждую n-грамму в индекс поиска по словарю и сгенерируйте вложение для каждого индекса. Объединить вложение всех элементов в одно вложение с использованием среднего. Токенизация основан на границах сценария Unicode. Отсутствующие значения получают свой собственный поисковый индекс и результирующее встраивание. Стоп-слова не обрабатываются и не удаляются.
Текстовый массив	Объединить все текстовые значения в массиве в одно текстовое значение используя пробел (» «) в качестве разделителя, а затем обрабатывать результат как одно текстовое значение. Примените преобразования для Текст столбцы. Пустые массивы рассматриваются как вложение нулей.
Метка времени	Примените преобразования для Числовых столбцов. Определите год, месяц, число и день недели. Обработайте каждое значение из отметка времени в виде столбца Категориальный . Недопустимые числовые значения (например, значения, выходящие за пределы типичный диапазон меток времени или крайние значения) не получают никаких специальных лечения и не удаляются. Строки с недопустимыми входными метками времени (например, строка временной метки) не включены для обучения и прогнозирования.
Массив меток времени	Примените преобразования для столбцов Numerical к среднее из последних N элементов массива. N = {1, 2, 4, 8, все}. Это означает, что элементы, наиболее сильно подчеркнутые, относятся к конец массива.
Структура	Значения структуры автоматически объединяются в поля. сплющенный поля обрабатываются в соответствии с их типом столбца.

Нулевые или отсутствующие значения

Вы можете выбрать способ обработки нулевых значений для данных обучения, установка этого столбца как обнуляемого или нет в вашей схеме набора данных. Для большего информацию см. в разделе Создание набора данных.

Если в столбце, не допускающем значения NULL, появляется нулевое значение, вся строка исключается. от обучения.

Нулевые значения в столбцах, допускающих значение NULL, представлены специальным индикатором переменная, указывающая, что значение было нулевым или отсутствовало.