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：機器學習避坑指南：訓練集/測試集分布一致性檢查
工業界有一個大家公認的看法， 數據和特征決定了機器學習項目的上限，而算法只是盡可能地逼近這個上限 。在實戰中，特征工程幾乎需要一半以上的時間，是很重要的一個部分。缺失值處理 異常值處理 數據標准化 不平衡等問題大家應該都已經手到擒來小菜一碟了，本文我們探討一個很容易被忽視的坑：數據一致性。 眾所周知，大部分機器學習算法都有一個前提假設：訓練數據樣本和位置的測試樣本來自同一分布。如果測試數據的分布跟 ...
2020-12-24 20:35 0 1395 推薦指數：
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