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 ...
原文：訓練集、驗證集、測試集的區別與聯系
使用隨機森林算法時用到了交叉驗證，突然陷入沉思，有測試集的情況下用交叉驗證做什么 整理思路如下： 訓練集，顧名思義，就是拿來訓練模型的數據集，通過這個數據訓練得到模型的參數 驗證集，可以用來做超參數的選取與模型的選取，在沒有測試集的情況下也可以評價模型的性能。 測試集，用來評價模型的效果。 總結：驗證集只是參與模型的選取或者超參數的選取等等，交叉驗證雖然做了多個模型，但是實際最終的模型與這多個模型 ...
2021-08-13 10:20 0 478 推薦指數：
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