数据集合划分
来源:互联网 发布:java字符串大小写转换 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 12:31
通常如果分为训练集和测试集,则比例为7:3
如果分为训练集、验证集和测试集,则比例为6:2:2.
测试集不应该参与到模型选择与训练过程中,如果总集合分布规律,尽量打乱数据使得训练验证测试重分布均匀。
增加数据会增大方差,减小偏差。
当在验证集和训练集上损失函数都大时,对应曲线图左侧,与偏差有关,此时欠拟合。
挡在训练集上损失函数很小,而在验证集上损失函数较大时(Jcv >> Jtrain),此时对应曲线图右侧,与方差有关,此时为过拟合。
对于多项式数量d选择的优化可以根据min(Jtrain*Jtrain + Jcv*Jcv)决定。
当λ较小时,容易过拟合,此时泛化性差;λ过大又会限制θ的选择从而导致欠拟合,Jcv和Jtrain都较高。可以通过使用train和cv遍历来寻找最优d和λ。
增加数据数量会增大train的训练误差,会减少cv的误差。如左图,当θ参数少时,会导致高偏差,此时增加数据虽然会使得cv的误差降低,但是效果不明显。如右图,当θ参数多时,数据少时容易导致高方差过拟合,增加数据量可以明显降低cv的误差。
提升算法效果的方法:
用高阶多项式+正规化一般效果>低隐层少参数
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