訓練集、驗證集、測試集的定義與劃分 | 就愛喝咖啡
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 ...
--- title: 訓練集、驗證集、測試集的定義與劃分 date: 2021-03-10 is_modified: true disqus: cynthiahackmd categories: - "智慧計算 › 人工智慧" tags: - "AI/ML" - "煉丹常識" - "模型評估" - "Published" --- {%hackmd @CynthiaChuang/Github-Page-Theme %} <br> 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)。 <!--more--> ## 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...
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