[DAY13] 資料的劃分-訓練集(training set)、驗證集 ... | 就愛喝咖啡
2022年9月27日—驗證集(validationset):用於檢驗模型狀況的資料集,可以從資料集中自己劃分也可以使用套件劃分,如keras可用validation_split='比例'去劃分多少比例 ...
今天我們來講一下資料(data)。這邊我們主要會分成兩部分,分別為:
訓練集(training set)、驗證集(validation set)跟測試集(testing set)的定義與差別 資料驗證常用的兩種劃分方法 holdout validation:切出部分資料做驗證 k-fold cross validation:k折交叉驗證 一、訓練集、驗證集跟測試集的定義與差別在機器學習中,通常我們會將蒐集到的資料切一部分出來當作測試資料(testing data),來評估模型的表現。但若以比較正式或說標準的劃分法,我們會將資料分成三類,分別是:
訓練集(training set):訓練模型參數用的資料集。 驗證集(validation set):用於檢驗模型狀況的資料集,可以從資料集中自己劃分也可以使用套件劃分,如 keras 可用 validation_split=比例去劃分多少比例的訓練資料要當驗證集。 測試集(testing set):評估模型最終表現,也可以說測試資料泛化(generalize)的能力好不好。當模型遇到沒有見過的資料時,它的表現怎麼樣。ps. 我們要避免拿測試集的結果做修正,但人性…很難避免,因為當我們看到結果不好時,多多少少都會想修正。圖片來源:cross-validation:从 holdout validation 到 k-fold validation[1]
若以考學測等大考來比喻,訓練集就像平常上課學習,我們根據課本講義裡的內容來掌握知識;驗證集就像平常的作業模擬考,透過作業或模擬考我們可以看自己的學習成果,看要繼續學還是要做調整;而測試集就像考學測等大考測驗,用來評估你的最終學習狀況。所以偷懶點當然也可以訓練學完就去考大考,不用驗證集。
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