训练集、验证集和测试集

  在机器学习和模式识别等领域中,一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set ) 和测试集(test set)。

区别

  训练集(Training set)模型拟合的数据样本,用来估计模型
  验证集(Cross Validation set) 用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数
  测试集(Test set),用来检验最终选择最优的模型的性能如何
  在CSDN博主「Kieven2oo8这里看到了一个很好的比喻
* 训练集———–学生的课本;学生 根据课本里的内容来掌握知识。
* 验证集————作业,通过作业可以知道 不同学生学习情况、进步的速度快慢。
* 测试集———–考试,考的题是平常都没有见过,考察学生举一反三的能力。

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