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：机器学习避坑指南：训练集/测试集分布一致性检查
工业界有一个大家公认的看法， 数据和特征决定了机器学习项目的上限，而算法只是尽可能地逼近这个上限 。在实战中，特征工程几乎需要一半以上的时间，是很重要的一个部分。缺失值处理 异常值处理 数据标准化 不平衡等问题大家应该都已经手到擒来小菜一碟了，本文我们探讨一个很容易被忽视的坑：数据一致性。 众所周知，大部分机器学习算法都有一个前提假设：训练数据样本和位置的测试样本来自同一分布。如果测试数据的分布跟 ...
2020-12-24 20:35 0 1395 推荐指数：
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