發(fā)布時間：2022年04月15日 05:10:31分享人:蝶蝶蝶蝶變來源:互聯(lián)網(wǎng)3
--在機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別等領(lǐng)域中，一般需要將樣本分成獨立的三部分訓(xùn)練集（trainset），驗證集（validation set ) 和測試集（testset）。其中訓(xùn)練集用來估計模型，驗證集用來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者控制模型復(fù)雜程度的參數(shù)，而測試集則檢驗最終選擇最優(yōu)的模型的性能如何。一個典型的劃分是訓(xùn)練集占總樣本的50%，而其它各占25%，三部分都是從樣本中隨機(jī)抽取。
- Training setis asubset of the dataset used to build predictive models.
- Validation setisa subset of the dataset used to assess the performance of modelbuilt in the training phase. It provides a test platform for finetuning model's parameters and selecting the best-performing model.Not all modeling algorithms need a validation set.
- Testsetorunseen examplesis a subset of the dataset to assess the likely futureperformance of a model.If a model fit to the training set much better than itfits the test set, overfitting is probably the cause.
但是，當(dāng)樣本總量少的時候，上面的劃分就不合適了。常用的是留少部分做測試集。然后對其余N個樣本采用K折交叉驗證法。就是將樣本打亂，然后均勻分成K份，輪流選擇其中K－1份訓(xùn)練，剩余的一份做驗證，計算預(yù)測誤差平方和，最后把K次的預(yù)測誤差平方和再做平均作為選擇最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)的依據(jù)。特別的K取N，就是留一法（leaveone out）。
訓(xùn)練集用于監(jiān)督學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是指利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。
監(jiān)督學(xué)習(xí)是從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來推斷一個功能的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括一套訓(xùn)練示例。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，每個實例都是由一個輸入對象（通常為矢量）和一個期望的輸出值（也稱為監(jiān)督信號）組成。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是分析該訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生一個推斷的功能，其可以用于映射出新的實例。一個最佳的方案將允許該算法來正確地決定那些看不見的實例的類標(biāo)簽。這就要求學(xué)習(xí)算法是在一種“合理”的方式從一種從訓(xùn)練數(shù)據(jù)到看不見的情況下形成。
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