對抗驗證：驗證訓練集和測試集的數據分布是否一致
1.1 對抗驗證的簡介： 通常情況下，我們一般都會使用交叉驗證來作為評估模型的標准，來選擇我們最后的模型。但是在一些數據挖掘競賽中，數據集一般分為訓練集合測試集，國內比賽可能根據比賽階段划分多個測試集，由於數據集采樣和分布的原因導致訓練集和線上測試集可能存在分布不一致的情況，這時候CV無法 ...
原文：處理訓練集和測試集分布同的方法（對抗訓練）
https: www.kaggle.com c santander value prediction challenge 在kaggle該題中，需要通過所給的匿名變量來預測target值 feature比較多，所以通過降維來查看訓練集和測試集的分布情況 .訓練分類器划分測試集和訓練集 我們把訓練集的y設置成 ，測試集的設置成 通過feature訓練一個分類器 我們當時采用了最簡單的分類器邏輯回歸 ...
2018-07-04 18:31 0 1871 推薦指數：
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引言 對於模型的評估與選擇，我們可以通過實驗測試來對學習器的泛化誤差進行評估並對模型進行選擇，因此我們需要一個測試集來測試學習器對沒有見過的新樣本的判別能力，並且用學習器在該測試集上的測試誤差作為泛化誤差的近似。 測試集應該盡可能與訓練集互斥，也就是說測試集中的樣本盡量不在訓練集中出現，也就 ...
關於訓練集,驗證集,測試集的划分
首先需要說明的是：訓練集（training set）、驗證集（validation set）和測試集（test set）本質上並無區別，都是把一個數據集分成三個部分而已，都是（feature, label）造型。尤其是訓練集與驗證集，更無本質區別。測試集可能會有一些區別，比如在一些權威計算機視覺 ...
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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 ...
制作訓練集和驗證集、測試集
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首先需要說明的是：訓練集（training set）、驗證集（validation set）和測試集（test set）本質上並無區別，都是把一個數據集分成三個部分而已，都是（feature, label）造型。尤其是訓練集與驗證集，更無本質區別。測試集可能會有一些區別，比如在一些權威計算機視覺 ...