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對(duì)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練時(shí),只對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練還是都訓(xùn)練?

當(dāng)然是對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)你把在訓(xùn)練集上訓(xùn)練好的模型調(diào)參完畢時(shí),再拿到測(cè)試集上進(jìn)行測(cè)試,看看是否出現(xiàn)過(guò)擬合或者欠擬合的情況,如果出現(xiàn),再回頭調(diào)整。

訓(xùn)練集

這個(gè)是最好理解的,用來(lái)訓(xùn)練模型內(nèi)參數(shù)的數(shù)據(jù)集,Classfier直接根據(jù)訓(xùn)練集來(lái)調(diào)整自身獲得更好的分類效果

驗(yàn)證集

用于在訓(xùn)練過(guò)程中檢驗(yàn)?zāi)P偷臓顟B(tài),收斂情況。驗(yàn)證集通常用于調(diào)整超參數(shù),根據(jù)幾組模型驗(yàn)證集上的表現(xiàn)決定哪組超參數(shù)擁有最好的性能。

同時(shí)驗(yàn)證集在訓(xùn)練過(guò)程中還可以用來(lái)監(jiān)控模型是否發(fā)生過(guò)擬合,一般來(lái)說(shuō)驗(yàn)證集表現(xiàn)穩(wěn)定后,若繼續(xù)訓(xùn)練,訓(xùn)練集表現(xiàn)還會(huì)繼續(xù)上升,但是驗(yàn)證集會(huì)出現(xiàn)不升反降的情況,這樣一般就發(fā)生了過(guò)擬合。所以驗(yàn)證集也用來(lái)判斷何時(shí)停止訓(xùn)練

測(cè)試集

測(cè)試集用來(lái)評(píng)價(jià)模型泛化能力,即之前模型使用驗(yàn)證集確定了超參數(shù),使用訓(xùn)練集調(diào)整了參數(shù),最后使用一個(gè)從沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)集來(lái)判斷這個(gè)模型是否Work。

三者區(qū)別

形象上來(lái)說(shuō)訓(xùn)練集就像是學(xué)生的課本,學(xué)生根據(jù)課本里的內(nèi)容來(lái)掌握知識(shí),驗(yàn)證集就像是作業(yè),通過(guò)作業(yè)可以知道不同學(xué)生學(xué)習(xí)情況、進(jìn)步的速度快慢,而最終的測(cè)試集就像是考試,考的題是平常都沒(méi)有見(jiàn)過(guò),考察學(xué)生舉一反三的能力。

為什么要測(cè)試集

訓(xùn)練集直接參與了模型調(diào)慘的過(guò)程,顯然不能用來(lái)反映模型真實(shí)的能力,這樣一些對(duì)課本死記硬背的學(xué)生(過(guò)擬合)將會(huì)擁有最好的成績(jī),顯然不對(duì)。同理,由于驗(yàn)證集參與了人工調(diào)參(超參數(shù))的過(guò)程,也不能用來(lái)最終評(píng)判一個(gè)模型,就像刷題庫(kù)的學(xué)生也不能算是學(xué)習(xí)好的學(xué)生是吧。所以要通過(guò)最終的考試(測(cè)試集)來(lái)考察一個(gè)學(xué)(模)生(型)真正的能力。