訓練集、驗證集和測試集區別
我們在進行模型評估和選擇的時候，先將數據集隨機分為訓練集、驗證集和測試集，然后用訓練集訓練模型，用驗證集驗證模型，根據情況不斷調整模型，選擇其中最好的模型，再用訓練集和測試集訓練模型得到一個最好的模型，最后用測試集評估最終的模型。 訓練集 訓練集是用於模型擬合數據樣本。 驗證 ...
原文：【Machine Learning】訓練集 驗證集 測試集區別
最近在Udacity上學習Machine learning課程，對於驗證集 測試集和訓練集的相關概念有些模糊。故整理相關資料如下。 交叉檢驗 Cross Validation 在數據分析中，有些算法需要利用現有的數據構建模型，比如貝葉斯分類器，決策樹，線性回歸等，這類算法統稱為監督學習 Supervisied Learning 算法。構建模型需要的數據稱之為訓練數據 Train Data 。 模型 ...
2017-11-23 16:11 0 3125 推薦指數：
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制作訓練集和驗證集、測試集
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