添加正确率和验证数据

日月光华老师 2023-01-13 03:08:04

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文章目录一、基于覆盖率驱动的验证技术二、代码覆盖率功能覆盖率三、功能覆盖率建模3.1.功能覆盖率模型——covergroup3.2.覆盖点——coverpoint3.3.覆盖点的——bins四、代码code 一、基于覆盖率驱动的验证技术采用覆盖率驱动的验证方式可以量化验证进度，一般在验证计划中会指定具体的覆盖率目标。通过覆盖率验证可以确定验证是否达到要求。当然，达到目标覆盖率并不意味着验证就通过...

数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个时候就需要重新划分数据集，使其分布一样。训练集的准确率是每个batch之后产生的，而验证集的准确率一般是一个epoch后产生的，验证时的模型是训练一个个batch之后的，有一个滞后性，可以说就是用训练得差不多的模型用来验证，当然准确率要高一点。因此，模型在训练集上有着更好的表现，才应该是正常的现象。

1.数据集太小，这样会导致数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个时候就需要重新划分数据集，使其分布一样。 2.模型正则化过多，比如训练时dropout过多，和验证时的模型相差较大，验证时是不会有dropout的。 Dropout能基本上确保测试集的准确性最好，优于训练集的准确性。Dropout迫使神经网络成为一个非常大的弱分类器集合，这就意味着，一个单独的分类器没有太高的

Q：如何将数据集划分为测试数据集和训练数据集？ A：three ways: 1.像sklearn一样，提供一个将数据集切分成训练集和测试集的函数：默认是把数据集的75%作为训练集，把数据集的25%作为测试集。 2.交叉验证(一般取十折交叉验证：10-fold cross validation) k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。交叉验证重复k次，每次选择一个子集作为测试集，并...

一 .数据量不平衡当数据极不平衡时会造成算法结果很不准确。可以通过上采样或者下采样来处理数据不平衡的情况(以y=0极多，y=1很少为例) 1.1 下采样下采样就是减少数据极多的样本数据，以达到平衡数据的效果(减少y=0的样本数，使y=0的数量和y=1的数量平衡起来) 使用python实现下采样的代码 #下采样 def down(data): #分离特值X和结果y X...

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