模型使用的數據集如何保證驗證集和測試集的分布保持一致
相信很多人都會有這種疑惑，我們用標准數據來訓練，但是在真是的測試過程中，輸入數據的並不會是標准數據，導致了訓練與測試的兩個過程中數據分布的不一致。 首先要說，訓練集合與測試集合的分布完全一樣，這個不太現實，因為相對於有限的訓練集，測試集合理論上趨於無限大，所以無法窮盡。然而我們也不能為 ...
原文：對抗驗證：驗證訓練集和測試集的數據分布是否一致
. 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無法准確的評估模型在測試集上的效果，導致線上線下不統一，分數上不去。而緩解這一問題的黑科技，就是對抗驗證Advers ...
2020-07-29 15:46 0 2787 推薦指數：
相關推薦
關於數據集的划分--訓練集、驗證集和測試集
點擊這里查看關於數據集的划分問題 ...
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 ...
驗證集，測試集，訓練集
這三個名詞在機器學習領域的文章中極其常見，但很多人對他們的概念並不是特別清楚，尤其是后兩個經常被人混用。 Ripley, B.D（1996）在他的經典專著P ...
訓練集，驗證集，測試集比例
當數據量比較小時，可以使用 7 ：3 訓練數據和測試數據，或者 6：2 : 2 訓練數據，驗證數據和測試數據。 (西瓜書中描述常見的做法是將大約 2/3 ~ 4/5 的樣本數據用於訓練，剩余樣本用於測試） 當數據量非常大時，可以使用 98 : 1 : 1 訓練數據，驗證數據和測試數據 ...
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 ...
制作訓練集和驗證集、測試集
...
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 ...