訓練集、驗證集、測試集的定義與劃分 | 就愛喝咖啡
在機器學習,我們所搜集到資料並不能全拿來做訓練,必須保留一些當作測試資料來評估模型的最終表現。
最偷懶的狀況下,我會把資料會被切分成測試集(training)跟訓練集(test)兩種。不過一般來說,標準的資料劃分會分成三種,分別是:訓練集(training)、驗證集(validation)和測試集(test)。
資料集定義先舉個例來描述三個數據集:
訓練集(training) 舉例來說就是上課學習。 驗證集(validation) 舉例來說就是模擬考,你會根據模擬考的成績繼續學習、或調整學習方式重新學習。測試集(test) 就像是學測,用來評估你最終的學習結果。
使用學測來比喻,是因為測試集不應該做為參數調整、選擇特徵等依據。這些選擇與調整可以想像成學習方式的調整,但學測已經考完,你不能時光倒轉回到最初調整學習方式。
訓練集(Training Set)訓練集(Training Set)主要用在訓練階段,用於模型擬合,直接參與了模型參數調整的過程。
驗證集(Validation Set)驗證集(Validation Set)是在訓練過程中,用於評估模型的初步能力與超參數調整的依據。
不過驗證集是非必需的,不像訓練集和測試集。如果不需要調整超參數,就可以不使用驗證集。
測試集(Test Set)用來評估模型最終的泛化能力。為了能評估模型真正的能力,測試集不應該為參數調整、選擇特徵等依據。
資料劃分我個人較常用來劃分資料的方法有兩種:留出法 與 k-fold
留出法(Holdout method)留出法是...
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