《机器学习》(周志华)读书笔记
来源:互联网 发布:淘宝店铺注销 编辑:程序博客网 时间:2024/06/02 04:18
周志华老师的新书《机器学习》,第28页论及训练集相关的方法时,讲道 “给定包含m个样本的数据集D,在模型评估与选择过程中由于需要留出一部分数据进行评估测试,事实上我们只使用了一部分数据训练模型。因此,在模型选择完成后,学习算法和参数配置已选定,此时应该用数据集D重新训练模型。这个模型在训练过程中使用了所有m个样本,这才是我们最终提交给用户的模型。“
这里,个人有一点异议。训练数据的量级本就是个相对的数字,如果量级不够,自然训练出来的模型无法满足需求,还需要继续收集样本以训练之。反之,如果训练集的量级已经足够,且参数都已设置好了,那么原来承担验证集的样本,也无必要重新投入模型进行训练。否则,最后一次训练的结果出来后,需要重新调整原来的参数吗? 除之此外,k-fold之类的交叉验证法,已可以满足所收集的样本,均能参与到模型训练过程中,也就将其所代表的总体分布特征在训练过程中进行了体现。
总结下,个人认为模型训练完成后,无须再把所有样本全部投入,再进行一次训练。
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