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ⓘ 训练集、验证集和测试集




                                     

ⓘ 训练集、验证集和测试集

机器学习的普遍任务就是从数据中学习和构建模型(该过程称之为训练),并且能够在将来遇到的数据上进行预测。用于构建最终模型的数据集通常有多个;在构建模型的不同阶段,通常有三种数据集: 训练集、验证集和测试集 。

第一,该模型的培训设英语语言:训练数据集的配合。 为监督学习,训练集中用于通过合参数,例如人工神经网络的神经元之间的链接权的样品设置的。 在实践中,培训设置通常是由该输入的向量标量和矢量输出标组的数据对。 其中输出矢量的一个标,被称为目标或标签。 在培训过程中,目前的模型的培训设置的,每个样品的预测,并将预测结果与目标进行比较。 根据比较的结果,学习算法更新的模型参数。 模型配合的过程中可能包括的要素选择和参数的估计。

接下来,配合的模型的第二个数据集-验证设英语语言:验证的数据集,而上预测。 在模型的超参数,例如神经网络的隐层神经元数进行调整、验证组提供的培训设置上配合的模型的不偏不倚的评估。 验证集可以用于正规化的提前停止:在验证设置错误增加时,它是在培训设置的过头的信号,并停止的培训。 然而,在实践中,由于验证设置错误,在培训过程中会有跌宕起伏,这种做法有时候不起作用。 因此,人们发明了一些规则用作确定配合一个更好的信号。

最后,试验设在英文:测试数据集可用于提供一个最终模型的不偏不倚的评估。 如果测试设置的培训过程中从未使用过,例如,没有被用于交叉验证,然后它还是称作保留的集。

                                     
  • 交叉 驗證 有時亦稱循環估計 是一種統計學上將数据樣本切割成較小子 集 的實用方法 於是可以先在一個子 集 上做分析 而其它子 集 則用來做後續對此分析的確認及 驗證 一開始的子 集 被稱為 訓練 集 而其它的子 集 則被稱為 驗證 集 或 測試 集 交叉 驗證 的目標是在 訓練 階段定義一组用于 測試 模型的數據 集
  • 在 验证 数据上 测试 模型的效果 从而模拟模型在实际工作环境的数据上的表现 机器学习模型的典型产出过程是由机器学习算法在 训练 集 上进行 训练 希望得到的模型能够在 训练 过程中不可见的 验证 集 上表现良好 过拟合现象发生在使用违反奥卡姆剃刀原则的模型或算法时 当引入相较数据 集 而言过多的参数时 或使用相较数据 集 而言过于复杂的模型时
  • 验证 数据 集 来 测试 通过计算 验证 数据 集 上的错误次数 即模型的错误率 给特征子 集 评分 由于包装类方法为每个特征子 集 训练 一个新模型 所以计算量很大 不过 这类方法往往能为特定类型的模型找到性能最好的特征 集 过滤类方法采用代理指标 而不根据特征子 集 的错误率计分 所选的指标算得快 但仍然能估算出特征 集
  • 训练 算法倾向于学习愈加复杂的模型 在实践维度上进行正则化有助于控制模型复杂度 提升泛化能力 在实践中 提前停止一般是在 训练 集 上进行 训练 而后在统计上独立的 验证 集 上进行评估 当模型在 验证 集 上的性能不在提升时 就提前停止 训练 最后 可在 测试 集 上对模型性能做最后 测试 Bühlmann
  • 決定要學習的函數 和 其對應的學習演算法所使用的資料結構 譬如 工程師可能選擇人工神經網路 和 決策樹 完成設計 工程師接著在搜集到的資料上跑學習演算法 可以藉由將資料跑在資料的子 集 稱為 驗證 集 或交叉 驗證 cross - validation 上來調整學習演算法的參數 參數調整後 演算法可以運行在不同於 訓練 集 的 測試 集 上
  • 输出结果容易通过模型的结构来解释 而神经网络是黑箱模型 很难解释输出的结果 可以通过 测试 集 来 验证 模型的性能 可以考虑模型的稳定性 強健控制. 对噪声处理有好的強健性 可以很好的处理大规模数据 训练 一棵最优的决策树是一个完全NP问题 因此, 实际应用时决策树的 训练 采用启发式搜索算法例如 贪心算法 来达到局部最优 这样的算法没办法得到最优的决策树
  • 吳聖文 黃尉誠 吳思穎 李佳芬 王筱安 第1 - 68 集 吳聖文 黃尉誠 吳思穎 李佳芬 第69 集 至今 製作人 郭建宏 趙金虎 賴婉容 編劇顧問 劉玫 第9 集 至今 編劇統籌 劉玫 第1 - 7 集 劉玫 陳瓊樺 第8 集 陳瓊樺 第9 - 49 集 好旺財編劇小組 第50 集 至今 編劇
  • 样本或者树的数量B是一个自由参数 通常使用几百到几千棵树 这取决于 训练 集 的大小 和 性质 使用交叉 验证 或者通过观察out - of - bag误差 那些不包含xᵢ的抽样集合在样本xᵢ的平均预测误差 可以找到最优的B值 当一些树 训练 到一定程度之后 训练 集 和 测试 集 的误差开始趋于平稳 上面的过程描述了树的原始的 bagging
  • 和 训练 的篇章 并合作调查发生在木叶忍村各处的 神秘幽灵事件 宇智波紗羅妲篇 日语 うちはサラダ編 作为第二篇章 改编自原作者岸本齊史創作的火影外传 火影忍者外傳 第七代火影與緋色的花月 结合着漫画 和 动画原创剧情 如同漫画 故事焦距于佐助 和 小樱的女儿宇智波佐良娜 以及她们一家所产生的家庭矛盾
  • 第三季成員列表 第1 - 22 集 第23 - 74 集 第75 - 124 集 第125 - 172 集 第173 - 223 集 第224 - 232 集 第1 - 42 集 第43 - 89 集 第1 - 5 集 第6 - 54 集 第55 - 104 集 第105 - 156 集 第157 198 集 第199 248 集 第249 258 集 紅色表示為該年度最高收視率 藍色則表示為該年度最低收視率