模型使用的数据集如何保证验证集和测试集的分布保持一致
相信很多人都会有这种疑惑，我们用标准数据来训练，但是在真是的测试过程中，输入数据的并不会是标准数据，导致了训练与测试的两个过程中数据分布的不一致。 首先要说，训练集合与测试集合的分布完全一样，这个不太现实，因为相对于有限的训练集，测试集合理论上趋于无限大，所以无法穷尽。然而我们也不能为 ...
原文：对抗验证：验证训练集和测试集的数据分布是否一致
. 对抗验证的简介： 通常情况下，我们一般都会使用交叉验证来作为评估模型的标准，来选择我们最后的模型。但是在一些数据挖掘竞赛中，数据集一般分为训练集合测试集，国内比赛可能根据比赛阶段划分多个测试集，由于数据集采样和分布的原因导致训练集和线上测试集可能存在分布不一致的情况，这时候CV无法准确的评估模型在测试集上的效果，导致线上线下不统一，分数上不去。而缓解这一问题的黑科技，就是对抗验证Advers ...
2020-07-29 15:46 0 2787 推荐指数：
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关于训练集,验证集,测试集的划分
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验证集，测试集，训练集
这三个名词在机器学习领域的文章中极其常见，但很多人对他们的概念并不是特别清楚，尤其是后两个经常被人混用。 Ripley, B.D（1996）在他的经典专著P ...
训练集，验证集，测试集比例
当数据量比较小时，可以使用 7 ：3 训练数据和测试数据，或者 6：2 : 2 训练数据，验证数据和测试数据。 (西瓜书中描述常见的做法是将大约 2/3 ~ 4/5 的样本数据用于训练，剩余样本用于测试） 当数据量非常大时，可以使用 98 : 1 : 1 训练数据，验证数据和测试数据 ...
训练集、验证集和测试集区别
我们在进行模型评估和选择的时候，先将数据集随机分为训练集、验证集和测试集，然后用训练集训练模型，用验证集验证模型，根据情况不断调整模型，选择其中最好的模型，再用训练集和测试集训练模型得到一个最好的模型，最后用测试集评估最终的模型。 训练集 训练集是用于模型拟合数据样本。 验证 ...
制作训练集和验证集、测试集
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