训练集、验证集、测试集(附:分割方法+交叉验证) | 就愛喝咖啡
数据在人工智能技术里是非常重要的!本篇文章将详细给大家介绍3种数据集:训练集、验证集、测试集。 同时还会介绍如何更合理的讲数据划分为3种数据集。最后给大家介绍一种充分利用有限数据的方式:交叉验证法。
先用一个不恰当的比喻来说明3种数据集之间的关系:
训练集相当于上课学知识 验证集相当于课后的的练习题,用来纠正和强化学到的知识 测试集相当于期末考试,用来最终评估学习效果
什么是训练集?训练集(Training Dataset)是用来训练模型使用的。
在《一文看懂机器学习[1]》里我们介绍了机器学习的7个步骤,训练集(Training Dataset)主要在训练阶段使用。
什么是验证集?当我们的模型训练好之后,我们并不知道他的表现如何。这个时候就可以使用验证集(Validation Dataset)来看看模型在新数据(验证集和测试集是不同的数据)上的表现如何。同时通过调整超参数,让模型处于最好的状态。
验证集有2个主要的作用:
评估模型效果,为了调整超参数而服务 调整超参数,使得模型在验证集上的效果最好说明:
验证集不像训练集和测试集,它是非...
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