训练集、验证集和测试集 | 就愛喝咖啡
吴恩达老师的视频中,如果当数据量不是很大的时候(万级别以下)的时候将训练集、验证集以及测试集划分为6:2:2;若是数据很大,可以将训练集、验证集、测试集比例 ...
机器学习简单流程:
使用大量和任务相关的数据集来训练模型; 通过模型在数据集上的误差不断迭代训练模型,得到对数据集拟合合理的模型; 将训练好调整好的模型应用到真实的场景中;我们最终的目的是将训练好的模型部署到真实的环境中,希望训练好的模型能够在真实的数据上得到好的预测效果,换句话说就是希望模型在真实数据上预测的结果误差越小越好。我们把模型在真实环境中的误差叫做泛化误差,最终的目的是希望训练好的模型泛化误差越低越好。
我们希望通过某个信号来了解模型的泛化误差,这样就可以指导我们得到泛化能力更强的模型:
使用泛化误差本身。这是很自然的想法,我们训练模型的最终目的就是希望模型的泛化误差最低,当然可以使用泛化误差本身来作为检测信号。如果泛化误差小的话还可以接受,但是通常情况下没有那么幸运,泛化误差可能很大,这个时候你肯定会将部署的模型撤回,重新训练,你可能需要部署和训练之间往复很多次,这种方式虽然能够更好的指导我们的模型,但是成本和效率非常的差; 使用模型在数据集上训练的拟合程度来作为评估模型的信号。但是往往我们获取的数据集并不是完全的干净以及有代表性,通常我们获取到的数据集可能很少、数据的代表性不够、包含太多的噪声或者是被一些无关特征污染,我们获取到的数据集或多或少都会有这些问题,那么模型对训练数据集的拟合程度不能指导泛化误差,也就是说训练的时候拟合的好并不代表模型的泛化误差就小,你甚至可以将模型在数据集上的误差减小到0,但是因为对模型训练时候的数据集往往不干净,所以这样的模型并不代表泛化能力就强。 1.训练集与测试集前面说到我们既不能通过直接将泛化误差作为了解模型泛化能力的信号,因为在部署环境和训练模型之间往复,代价很高,也不能使用模型对训练数据集的拟合程度来作为了解模型泛化...
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