机器学习初级-数据分割为训练集和测试集

尹成学院 2023-01-13 01:38:29

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数据集的划分，训练集、验证集、测试集，关于数据集的一些疑问

机器学习简单流程：使用大量和任务相关的数据集来训练模型；通过模型在数据集上的误差不断迭代训练模型，得到对数据集拟合合理的模型；将训练好调整好的模型应用到真实的场景中；我们最终的目的是将训练好的模型部署到真实的环境中，希望训练好的模型能够在真实的数据上得到好的预测效果，换句话说就是希望模型在真实数据上预测的结果误差越小越好。我们把模型在真实环境中的误差叫做泛化误差，最终的目的是希望训练好的模型泛化误差越低越好。我们希望通过某个信号来了解模型的泛化误差，这样就可以指导我们得到泛化能力更强的模型

一、前言 训练集、验证集和测试集这三个名词在机器学习领域极其常见，但很多人并不是特别清楚，尤其是后两个经常被人混用。在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set)，验证集(validation set)，测试集(test set)。二、训练集、验证集、测试集 如果给定的样本数据充足，我们通常使用均匀随机抽样的方式将数据集划分成3个部分——...

非常感谢您的委托,我将以专业的技术语言和深入的见解撰写这篇技术博客文章。我会严格遵循您提供的要求和约束条件,确保文章内容逻辑清晰、结构紧凑、信息准确,同时兼顾可读性和实用价值。让我们开始吧! "数据分割：训练集、验证集和测试集的划分" 1. 背景介绍

from如何把数据集划分成训练集和测试集 - Liupeng_Wang - 博客园 https://www.cnblogs.com/liupeng-Wang/p/8823371.html（版权归原作者，自己留着学习，侵删）本文主要内容来自周志华《机器学习》本文中代码之前对训练集数据集概念没分清，本文章是在有些训练模型可能需要用的到分出来一个测试集。问题：对于一个只包含mm个样例的数据集D={(...

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