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 ...
原文：训练集、验证集、测试集的区别与联系
使用随机森林算法时用到了交叉验证，突然陷入沉思，有测试集的情况下用交叉验证做什么 整理思路如下： 训练集，顾名思义，就是拿来训练模型的数据集，通过这个数据训练得到模型的参数 验证集，可以用来做超参数的选取与模型的选取，在没有测试集的情况下也可以评价模型的性能。 测试集，用来评价模型的效果。 总结：验证集只是参与模型的选取或者超参数的选取等等，交叉验证虽然做了多个模型，但是实际最终的模型与这多个模型 ...
2021-08-13 10:20 0 478 推荐指数：
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制作训练集和验证集、测试集
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