周浦高端网站建设公司,网站开发背景策划书,WordPress访问数据插件,工程建设中常见的法律责任有哪些文章目录 序言1. 训练集、验证集、测试集是什么2. 为什么需要验证集3. 验证集是必须的吗4. 验证集和测试集上的表现会不同吗5. 如何从Train/Test Set划分Validation Set6. 训练集、验证集和测试集的比例怎么设置7. 模型表现不好时测试集可以反复使用来调整模型吗8. 训练集、验证… 文章目录 序言1. 训练集、验证集、测试集是什么2. 为什么需要验证集3. 验证集是必须的吗4. 验证集和测试集上的表现会不同吗5. 如何从Train/Test Set划分Validation Set6. 训练集、验证集和测试集的比例怎么设置7. 模型表现不好时测试集可以反复使用来调整模型吗8. 训练集、验证集和测试集的数据是否可以有所重合9. 常见的机器学习模型验证方法有哪些 序言
关于数据集的一些疑问厘清
1. 训练集、验证集、测试集是什么 训练集Training Dataset. 用于训练和调整模型参数 训练阶段 验证集Validation Dataset. 用于验证模型精度和调整模型超参数 模型挑选阶段验证集的作用体现在训练的过程中比如通过查看训练集和验证集的损失值随着epoch的变化关系可以看出模型是否过拟合如果是可 以及时停止训练然后根据情况调整模型结构和超参数大大节省时间 测试集Test Dataset. 验证模型的泛化能力 验证阶段测试集的作用体现在测试的过程中
2. 为什么需要验证集
首先划分训练集、验证集和测试集能够避免信息泄漏模型的参数和超参模型存在两个最优训练集参数的最优 超参数的最优。如果没有验证集假设训练好的模型在测试集上表现不好将无法确认是模型参数过拟合/欠拟合还是超参数设置不合理所以需要验证集来选择超参数验证集和测试集一样都是未知的如果模型适用于验证集那么也大概会适用于测试集
3. 验证集是必须的吗
否训练集是练习题 验证集是模拟题 测试集是考试题训练集调试网络参数验证集没有参与网络参数更新没有超参数就不需要验证集。如果不需要调整超参和early stop就不需要验证集把验证集并入训练集即可但是不需要超参的模型比较少见验证集是用来选取最优超参数的在实际应用中有可能不继续划分验证集和测试集就相当于假设验证集和测试集分布高度相似依次来验证开发算法的泛化性能
4. 验证集和测试集上的表现会不同吗
会不会出现调优后的超参数在验证集上优秀但在测试集上却表现不如模型超参数一般不会除非验证集和测试集的数据分布有明显不同
5. 如何从Train/Test Set划分Validation Set
从training set中拿出一部分作为validation set最好让validation set和test set的大小和数据分布接近。如下 6. 训练集、验证集和测试集的比例怎么设置
如果有惯例按照惯例没有的话可以是10:18:27:36:4等。传统上是6:2:2即训练集:验证集:测试集 6:2:2是可以的如果不需要验证集训练集测试集 8:2或7:3网上还看到两种划分比例 训练集验证集测试集 80.51.5训练集验证集测试集 712 数据集划分没有明确规定但可以参考以下原则 对于小规模样本集几万量级常用的分配比例是 60% 训练集、20% 验证集、20% 测试集对于大规模样本集百万级以上只要验证集和测试集的数量足够即可。例如有 100w 条数据那么留 1w 验证集1w 测试集即可。1000w 的数据同样留 1w 验证集和 1w 测试集超参数越少或者超参数很容易调整那么可以减少验证集的比例更多的分配给训练集
7. 模型表现不好时测试集可以反复使用来调整模型吗
如果只是调整超参数那么重复使用测试集属于作弊如果不光调整超参、还对模型设计、训练方法做改进可以重复使用
8. 训练集、验证集和测试集的数据是否可以有所重合
数据少又不想使用数据增强可以使用交叉验证的方法但各数据集的数据肯定都是划分清楚的
9. 常见的机器学习模型验证方法有哪些 1留出法 按照固定比例将数据集固定的划分为训练集、验证集、测试集 2k折交叉验证 留出法对数据的静态划分可能得到不同的模型k折交叉验证是一种动态验证的方法可以降低数据划分带来的影响 步骤 1将数据集分为训练集和测试集将测试集放在一边2将训练集分为 k 份3每次使用 k 份中的 1 份作为验证集其他全部作为训练集4通过 k 次训练后我们得到了 k 个不同的模型5评估 k 个模型的效果从中挑选效果最好的超参数6使用最优的超参数然后将 k 份数据全部作为训练集重新训练模型得到最终模型7还有一种说法是将k次loss的平均作为性能度量得到最终模型如下图 3留一法 是k折交叉法的一个变种将k定义为nn为样本数一般在数据缺乏时使用即适合于小样本的情况优点是样本利用率高缺点是计算繁琐每次的测试集都只有一个样本要进行 n 次训练和预测这个方法用于训练的数据只比整体数据集少了一个样本因此最接近原始样本的分布。但是训练复杂度增加了因为模型的数量与原始数据样本数量相同 4自助法 自助法以有放回/自助采样为基础每次随机从 D D D样本数为m中挑选一个样本放入 D ′ D D′中然后将样本放回D中重复m次之后得到了包含m个样本的数据集 D ′ D D′样本在m次采样中始终不被采到的概率是 ( 1 − 1 m ) m (1-\frac{1}{m} )^{m} (1−m1)m取极限得到 lim m → ∞ ( 1 − 1 m ) m 1 e 0.368 \lim_{m \to \infty} (1-\frac{1}{m} )^{m} \frac{1}{e} 0.368 m→∞lim(1−m1)me10.368即D约有 36.8 % 36.8\% 36.8%的样本未出现在 D ′ D′ D′中。于是将 D ′ D′ D′用作训练集 D D D\ D ′ D′ D′剩下的用作测试集这样仍然使用m个训练样本但约有1/3未出现在训练集中的样本被用作测试集这种方法优点是自助法在数据集较小、难以有效划分训练/测试集时很有用自助法改变了初始数据集的分布这会引入估计偏差 如有帮助请点赞收藏支持 【参考文章】 训练集验证集测试集 训练集验证集测试集的通俗解释 能不能不要验证集 验证集和测试集有什么区别 常用的交叉验证技术 机器学习的验证方法 模型评估方法
created by shuaixio, 2023.09.30
