|
训练集、验证集和测试集
机器学习的普遍任务就是从数据中学习和构建模型（该过程称之为训练），并且能够在将来遇到的数据上进行预测。[1]用于构建最终模型的数据集通常有多个；在构建模型的不同阶段，通常有三种数据集：训练集、验证集和测试集。 首先，模型在训练集（英语：training dataset）上进行拟合。[2]对于监督式学习，训练集是由用来拟合参数（例如人工神经网络中神经元之间链接的权重）的样本组成的集合。[3]在实践中，训练集通常是由输入向量（标量）和输出向量（标量）组成的数据对。其中输出向量（标量）被称为目标或标签。在训练过程中，当前模型会对训练集中的每个样本进行预测，并将预测结果与目标进行比较。根据比较的结果，学习算法会更新模型的参数。模型拟合的过程可能同时包括特征选择和参数估计。 接下来，拟合得到的模型会在第二个数据集——验证集（英语：validation dataset）——上进行预测。[2]在对模型的超参数（例如神经网络中隐藏层的神经元数量[3]）进行调整时，验证集提供了对在训练集上拟合得到模型的无偏评估。[4]验证集可用于正则化中的提前停止：在验证集误差上升时（这是在训练集上过拟合的信号），停止训练。[5]不过，在实践中，由于验证集误差在训练过程中会有起伏，这种做法有时不奏效。由此，人们发明了一些规则，用做判定过拟合更好的信号。[5] 最后，测试集（英语：test dataset）可被用来提供对最终模型的无偏评估。[4]若测试集在训练过程中从未用到（例如，没有被用在交叉验证当中），则它也被称之为预留集。 参考文献
Information related to 训练集、验证集和测试集 |
||||||||||||||||||||||||||||||
Index:
pl ar de en es fr it arz nl ja pt ceb sv uk vi war zh ru af ast az bg zh-min-nan bn be ca cs cy da et el eo eu fa gl ko hi hr id he ka la lv lt hu mk ms min no nn ce uz kk ro simple sk sl sr sh fi ta tt th tg azb tr ur zh-yue hy my ace als am an hyw ban bjn map-bms ba be-tarask bcl bpy bar bs br cv nv eml hif fo fy ga gd gu hak ha hsb io ig ilo ia ie os is jv kn ht ku ckb ky mrj lb lij li lmo mai mg ml zh-classical mr xmf mzn cdo mn nap new ne frr oc mhr or as pa pnb ps pms nds crh qu sa sah sco sq scn si sd szl su sw tl shn te bug vec vo wa wuu yi yo diq bat-smg zu lad kbd ang smn ab roa-rup frp arc gn av ay bh bi bo bxr cbk-zam co za dag ary se pdc dv dsb myv ext fur gv gag inh ki glk gan guw xal haw rw kbp pam csb kw km kv koi kg gom ks gcr lo lbe ltg lez nia ln jbo lg mt mi tw mwl mdf mnw nqo fj nah na nds-nl nrm nov om pi pag pap pfl pcd krc kaa ksh rm rue sm sat sc trv stq nso sn cu so srn kab roa-tara tet tpi to chr tum tk tyv udm ug vep fiu-vro vls wo xh zea ty ak bm ch ny ee ff got iu ik kl mad cr pih ami pwn pnt dz rmy rn sg st tn ss ti din chy ts kcg ve
