训练集,验证集和测试集的关系
来源:互联网 发布:网络公司简介怎么写 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 07:12
最近在看机器学习的东西发现验证集的(Validation set) 有时候被提起到,以时间没明白验证集的真正用途
首先,这三个名词在机器学习领域的文章中是很常见的,以下是这三个词的定义。
Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier.
Validation set: A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, for example to choose the number of hidden units in a neural network.Test set: A set of examples used only to assess the performance [generalization] of a fully specified classifier.
训练集:学习样本数据集,通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式,主要是用来训练模型的。
验证集:对学习出来的模型,调整分类器的参数,如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数。
测试集:主要是测试训练好的模型的分辨能力(识别率等)
显然,training set是用来训练模型或确定模型参数的,如ANN中权值等; validation set是用来做模型选择(model selection),即做模型的最终优化及确定的,如ANN的结构;而 test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推广能力。当然,test set这并不能保证模型的正确性,他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。但实际应用中,一般只将数据集分成两类,即training set 和test set,大多数文章并不涉及validation set。阅读全文
0 0
- 训练集,验证集和测试集的关系
- 机器学习: 训练集、验证集、测试集关系
- 训练集,测试集和验证集
- 训练集,验证集和测试集
- 训练集、验证集和测试集的意义
- 训练集、测试集和验证集 训练集
- 机器学习中的训练集,验证集及测试集的关系
- 机器学习中的训练集,验证集及测试集的关系
- 机器学习中的训练集,验证集及测试集的关系
- 机器学习中的训练集,验证集及测试集的关系
- 机器学习中的训练集,验证集及测试集的关系
- 机器学习中的训练集、验证集和测试集
- 模式识别之训练集、验证集和测试集
- 用Python进行训练/测试集分割和交叉验证
- 自然语言处理中训练集,开发集和测试集的关系
- 机器学习中训练集、验证集和测试集的作用
- 训练集 验证集 测试集
- 训练集,验证集,测试集区分
- 写博客画图工具,非学术
- 堆排序
- svn禁止删除权限和日志长度限制的脚本书写
- java中利用javax.xml.transform.Transformer将xml通过xsl样式转化成html
- 关于Tomcat容器加载的一些问题
- 训练集,验证集和测试集的关系
- 机器学习和深度学习库速查表
- [Python]多线程网址爬虫:控制线程数,爬虫深度
- 什么是SQL连接池?连接池的原理、背景、影响因素、java连接池
- WIN10SDK(15063)错误bits10_1.h
- 展望人工智能的未来
- 延时提示框
- 一个例子让你理解重定向
- spring boot 启动方式