划分訓練集與測試集
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 ...
原文：訓練測試樣本划分
在離線建模環節，需要對模型進行評估，這就需要對總樣本進行划分，一部分用於訓練，模型從訓練集學習規則，一部分用於測試，檢驗模型的泛化能力。 下面介紹幾種樣本划分方法。 留出法 方法：將樣本集 D 分成兩個互斥的樣本集合，訓練集為S，測試集為T，S T ，SUT D 這種方法非常簡單，但不能充分利用數據訓練模型，而且樣本划分對模型效果影響很大。 a. 只利用了部分數據訓練模型，得到的模型很可能和全量數 ...
2019-06-12 15:50 0 866 推薦指數：
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