機器學習中的訓練集、驗證集、測試集
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 ...
原文：【機器學習實戰】驗證集效果比測試集好怎么辦？
模型在驗證集 開發集 上的效果比在測試集上好，或者說，測試集上的效果不如驗證集，這個時候該怎么辦 這可以理解為模型對驗證集過擬合了。模型在驗證集上的效果並不能代表模型的實際泛化能力。 這個時候，可以做的： 檢查驗證集和測試集是不是同一分布，驗證集應該更像測試集而不是訓練集。 換個驗證集，或者增大驗證集。 檢查代碼是不是有問題，驗證集是不是被拿去訓練參數了。 如下情況，可能是正常的： 測試集比驗證集 ...
2019-10-18 19:55 0 1492 推薦指數：
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