訓練集 (Training set) 　　用來訓練分類器中的參數，擬合模型。會使用超參數的不同取值，擬合出多個分類器，后續再結合驗證集調整模型的超參數。 驗證集 (Validation set) 　　當通過訓練集訓練出多個模型后，為了能找出效果最佳的模型，使用各個模型對驗證集數據進行預測 ...

在有監督(supervise)的機器學習中，數據集一般被分成2~3個，即：訓練集(train set) 、驗證集(validation set) 測試集(test set)。 三個集合的定義為： Training set：A set of examples used for learning ...

下面是一些定義及作用：Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier.訓練集是用來學習的樣本集，通過匹配一些 ...

一、介紹 訓練集、驗證集和測試集在機器學習領域及其常見，后兩者容易混用。 在有監督（supervise）的機器學習中，數據集常被切分為2-3部分，即： 訓練集（train set） 驗證集（validation set） 測試集（test set） 一個形象的比喻 ...

在上一篇關於Python中的線性回歸的文章之后，我想再寫一篇關於訓練測試分割和交叉驗證的文章。在數據科學和數據分析領域中，這兩個概念經常被用作防止或最小化過度擬合的工具。我會解釋當使用統計模型時，通常將模型擬合在訓練集上，以便對未被訓練的數據進行預測。 在統計學和機器學習領域中，我們通常把數據 ...

在NG的ML課程中和西瓜書中都有提到：最佳的數據分類情況是把數據集分為三部分，分別為：訓練集(train set)，驗證集(validation set)和測試集(test set)。那么，驗證集和測試集有什么區別呢？ 　實際上，兩者的主要區別是：驗證集用於進一步確定 ...

樣本集、驗證集（開發集）、測試集。 Ripley, B.D（1996）在他的經典專著Pattern Recognition and Neural Networks中給出了這三個詞的定義。 Training set: A set of examples used for learning ...

訓練集 用於模型擬合的數據樣本，用來調試神經網絡中的參數。 測試集 用來評估模最終模型的泛化能力。但不能作為調參、選擇特征等算法相關的選擇的依據。測試集的作用是體現在測試的過程。 驗證集 用於查看訓練效果，查看模型訓練的效果是否朝着壞的方向進行。驗證集的作用是體現在訓練的過程。舉個栗子 ...