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描述
在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个即: 训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) train 训练数据。拟合模型,用这部分数据来建立模型。 是一些我们已经知道输入和输出的数据集训练机器去学习,通过拟合去寻找模型的初始参数。例如在神经网络(Neural Networks)中, 我们用训练数据集和反向传播算法(Backpropagation)去每个神经元找到最优的比重(Weights)。 validation 验证数据。train建了一个模型,但是模型的效果仅体现了训练数据,但不一定适合同类的其他数据,所以建模前数据分成两部分,一部分为训练数据,一部分为验证数据(两部分数据的比例大致为7:3,这取决于你验证的方法)。另外,你也可能训练多个模型,但不知哪个模型性能更佳,这时可以将验证数据输入不同模型进行比较。 是一些我们已经知道输入和输出的数据集,通过让机器学习去优化调整模型的参数,在神经网络中, 我们用验证数据集去寻找最优的网络深度(number of hidden layers),或者决定反向传播算法的停止点;在普通的机器学习中常用的交叉验证(Cross Validation) 就是把训练数据集本身再细分成不同的验证数据集去训练模型。 test 测试数据。跟前两者的最大区别在于:train和validation数据均是同一对象的数据,但是测试,我们就需要用跨对象的数据来验证模型的稳定性。
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