机器学习中的训练集、验证集、测试集
训练集 (Training set) 用来训练分类器中的参数，拟合模型。会使用超参数的不同取值，拟合出多个分类器，后续再结合验证集调整模型的超参数。 验证集 (Validation set) 当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测 ...
原文：【机器学习实战】验证集效果比测试集好怎么办？
模型在验证集 开发集 上的效果比在测试集上好，或者说，测试集上的效果不如验证集，这个时候该怎么办 这可以理解为模型对验证集过拟合了。模型在验证集上的效果并不能代表模型的实际泛化能力。 这个时候，可以做的： 检查验证集和测试集是不是同一分布，验证集应该更像测试集而不是训练集。 换个验证集，或者增大验证集。 检查代码是不是有问题，验证集是不是被拿去训练参数了。 如下情况，可能是正常的： 测试集比验证集 ...
2019-10-18 19:55 0 1492 推荐指数：
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