深度学习—训练集、验证集和测试集概念
机器学习笔记——测试集和验证集的区别
机器学习笔记——测试集和验证集的区别
在NG的ML课程中和西⽠书中都有提到：最佳的数据分类情况是把数据集分为三部分，分别为：训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。
那么，验证集和测试集有什么区别呢？
实际上，两者的主要区别是：验证集⽤于进⼀步确定模型中的超参数(例如正则项系数、ANN中隐含层的节点个数等)⽽测试集只是⽤于评估模型的精确度(即泛化能⼒)！
举个例⼦：假设建⽴⼀个BP神经⽹络，对于隐含层的节点数⽬，我们并没有很好的⽅法去确定。
此时，⼀般将节点数设定为某⼀具体的值，通过训练集训练出相应的参数后，再由交叉验证集去检测该模型的误差；
然后再改变节点数，重复上述过程，直到交叉验证误差最⼩。
此时的节点数可以认为是最优节点数，即该节点数(这个参数)是通过交叉验证集得到的。
⽽测试集是在确定了所有参数之后，根据测试误差来评判这个学
习模型的；也可以说是⽤来评估模型的泛化能⼒。
所以，验证集主要主要是⽤于模型的调参。
训练集、验证集、测试集的区别和联系以及对统计学习和深度学习的意义
训练集、验证集、测试集的区别和联系以及对统计学习和深度学习的意义在我们⼀开始学机器学习的时候，可能⼤部分⼈和我状态⼀样，只知道搭建⼀个模型，然后读⼊数据去训练就完事了，后来才知道需要细分训练集、验证集和测试集。
⼀、什么是训练集、验证集和测试集训练集：从原始数据集中分离出来的⼤量数据，喂给模型⽤来训练模型。
验证集：从原始数据集中分离出来的少量数据，⽤来给训练集训练结束后的模型进⾏模型的精度评估。
测试集：从原始数据集中分离出来的少量数据，⽤来给训练集训练结束后的模型进⾏模型的精度评估。
其作⽤和验证集⼀致，⼀般是在深度学习的模型中和验证集区别对待，在统计学习模型中⼀般不单独分离出测试集。
建议划分⽐例：按训练集：验证集：测试集=7：2：1按训练集：验证集=8：2（此时不划分测试集）当然当数据量很⼤的时候（上百万数据量级别）也有按训练集：验证集=98：2的⽐例划分。
⼆、统计学习和深度学习的区别联系统计学习模型如朴素贝叶斯、决策树（ID3,C4.5,CART,GBDT,XGB,LGB）、⽀持向量机等是⼀种可解释性模型，我们的数据读⼊到最终的表现输出是可以通过公式推导得到的，与深度学习（神经⽹络之类）的不可解释性区别很⼤，统计学习模型读⼊数据开始训练构建模型结构到最后的预测输出，不存在随机性，深度学习模型，因为⼀般情况模型的初始化参数都是随机产⽣，这就导致了当你构建好某个深度学习模型，保证所有的参数没有改动，每次训练都会得到不同的预测结果，当深度学习模型理论上没有问题时，每次训练的模型精度往往会有0.0⼏的误差，在极端情况下也会出现0.⼏的误差，这种情况在我参与的很多算法⽐赛中经常遇到，所以⽤深度学习算法去训练⼀个⾼精度的模型很多时候成了⼀个运⽓问题，相反统计学习模型就不会出现这样的问题，保证统计学习模型的所有参数没有被改动，每次训练得到的模型都是⼀样的，所以当我们希望通过调整统计学习模型去提⾼精度，通过分析模型的算法理论做⼀定修改往往是可以实现的。
训练集（trainset）验证集（validationset）测试集（testset）。
训练集（trainset）验证集（validationset）测试集（testset）。
训练集(train set) 验证集(validation set) 集(test set)。
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)。
其中训练集⽤来估计模型，验证集⽤来确定⽹络结构或者控制模型复杂程度的参数，⽽测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。
⼀个典型的划分是训练集占总样本的50％，⽽其它各占25％，三部分都是从样本中随机抽取。
样本少的时候，上⾯的划分就不合适了。
常⽤的是留少部分做测试集。
然后对其余N个样本采⽤K折交叉验证法。
就是将样本打乱，然后均匀分成K份，轮流选择其中K－1份训练，剩余的⼀份做验证，计算预测误差平⽅和，最后把K次的预测误差平⽅和再做平均作为选择最优模型结构的依据。
特别的K取N，就是留⼀法（leave one out）。
这三个名词在机器学习领域的⽂章中极其常见，但很多⼈对他们的概念并不是特别清楚，尤其是后两个经常被⼈混⽤。
Ripley, B.D（1996）在他的经典专著Pattern Recognition and Neural Networks中给出了这三个词的定义。
Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier.Validation set: A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, for example to choose the number of hidden units in a neural network.Test set: A set of examples used only to assess the performance [generalization] of a fully specified classifier.显然，training set是⽤来训练模型或确定模型参数的，如ANN中权值等； validation set是⽤来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，如ANN的结构；⽽ test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推⼴能⼒。
深度学习图像分类整体流程
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深度学习技术中的训练集与测试集划分问题
深度学习技术中的训练集与测试集划分问题深度学习技术在近年来取得了极大的发展与应用，对各行各业都有着深远的影响。
然而，要想使用深度学习模型取得良好的性能，正确的训练集和测试集划分是至关重要的。
在本文中，我们将探讨深度学习技术中训练集和测试集的划分问题，并讨论一些常见的划分方法和注意事项。
首先，让我们明确一下什么是训练集和测试集。
在深度学习中，我们通常将收集到的数据集划分为两部分：训练集和测试集。
训练集用于训练模型的参数，而测试集则用于评估模型在未知数据上的性能。
这种划分可以帮助我们判断模型的泛化能力，即模型在新的数据上的表现能力。
在进行训练集和测试集划分时，我们需要注意以下几个问题。
首先，划分比例要合理。
通常情况下，我们将数据集的大部分作为训练集，约70%~80%，剩下的作为测试集。
划分比例的合理性可以避免过拟合或欠拟合的问题。
其次，划分要随机。
为了得到准确的评估结果，我们需要确保测试集与训练集之间的数据分布一致性。
为此，我们要采用随机划分的方式，保证每次划分都是随机的。
除了随机划分外，还有一种常见的划分方法是交叉验证。
交叉验证是将数据集划分为K个子集，每次使用其中一个子集作为测试集，剩下的子集作为训练集，然后重复K次，将每次实验得到的模型性能指标的平均值作为最终结果。
交叉验证可以更好地评估模型的稳定性和鲁棒性，尤其是当数据集较小或者数据分布不均匀的情况下。
除了划分方法，我们还需要考虑一些其他的注意事项。
首先，训练集和测试集之间的数据应该是互斥的，即同一条数据不能同时出现在训练集和测试集中。
这可以避免模型在测试集上的评估结果不真实或过于乐观。
其次，对于有时间序列的数据，我们需要按照时间先后顺序划分训练集和测试集，以避免将未来的数据用于过去的预测。
这样可以更好地模拟实际应用场景中的情况。
此外，对于极端不平衡的数据集，我们要考虑使用分层抽样的方法，确保训练集和测试集中的各类别样本数量比例相对一致。
这可以帮助模型更好地学习和处理少数类别的样本。
验证集和测试集的区别
验证集和测试集的区别概括：简⽽⾔之：validation set，是有标注，⽤于验证的test set，是没有标注的正⽂：在有监督的机器学习中，经常会说到训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test），这三个集合的区分可能会让⼈糊涂，特别是，有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别。
划分如果我们⾃⼰已经有了⼀个⼤的标注数据集，想要完成⼀个有监督模型的测试，那么通常使⽤均匀随机抽样的⽅式，将数据集划分为训练集、验证集、测试集，这三个集合不能有交集，常见的⽐例是8:1:1，当然⽐例是⼈为的。
从这个⾓度来看，三个集合都是同分布的。
如果是做⽐赛，官⽅只提供了⼀个标注的数据集（作为训练集）以及⼀个没有标注的测试集，那么我们做模型的时候，通常会⼈⼯从训练集中划分⼀个验证集出来。
这时候我们通常不再划分⼀个测试集，可能的原因有两个：1、⽐赛⽅基本都很抠，训练集的样本本来就少；2、我们也没法保证要提交的测试集是否跟训练集完全同分布，因此再划分⼀个跟训练集同分布的测试集就没多⼤意义了。
参数有了模型后，训练集就是⽤来训练参数的，说准确点，⼀般是⽤来梯度下降的。
⽽验证集基本是在每个epoch完成后，⽤来测试⼀下当前模型的准确率。
因为验证集跟训练集没有交集，因此这个准确率是可靠的。
那么为啥还需要⼀个测试集呢？这就需要区分⼀下模型的各种参数了。
事实上，对于⼀个模型来说，其参数可以分为普通参数和超参数。
在不引⼊强化学习的前提下，那么普通参数就是可以被梯度下降所更新的，也就是训练集所更新的参数。
另外，还有超参数的概念，⽐如⽹络层数、⽹络节点数、迭代次数、学习率等等，这些参数不在梯度下降的更新范围内。
尽管现在已经有⼀些算法可以⽤来搜索模型的超参数，但多数情况下我们还是⾃⼰⼈⼯根据验证集来调。
所以那也就是说，从狭义来讲，验证集没有参与梯度下降的过程，也就是说是没有经过训练的；但从⼴义上来看，验证集却参与了⼀个“⼈⼯调参”的过程，我们根据验证集的结果调节了迭代数、调节了学习率等等，使得结果在验证集上最优。
训练集和测试集
训练集和测试集
训练集和测试集是深度学习技术中经常使用的一种数据划分方式。
它可以将数据自动划分为训练集和测试集，用于模型开发的评估。
训练集是为训练模型而准备的一组数据，它通常是人类标记过的，表明它们拥有特定方面的属性。
通常情况下，为了训练有效的模型，训练集的采样大小最好是足够大的，而且应该有足够的多样性，可以代表它们的数据集中的所有可能的情况。
测试集是一组样本，用于测试训练好的模型，通过测试集检验训练好的模型，从而测试模型的正确率和准确性。
它本质上是一组未知的数据样本，用于测试模型性能的时候，而不受训练集采样的偏向，可以更可靠的评估模型的性能。
训练集和测试集的划分经常采用不同的方法。
最常用的方法是随机划分，也就是说，将数据集随机分割为训练集和测试集。
另一种方法是简单分层，这种方法通常采用轮转法，也就是说，将数据集分为若干类，每次将其中一个类作为测试集，其他类组合起来作为训练集，反复重复进行训练和测试，以达到更加准确的测试效果。
总的来说，训练集和测试集的划分是深度学习算法中一个重要且基础的部分，对获得更好的学习效果起到了重要作用。
正确的划分是使用
训练集和测试集获得有效模型的关键，而准确地划分出合理的训练集和测试集，就是算法开发中最为重要的一环。
训练 验证 测试 简单例子
训练验证测试简单例子一、训练、验证和测试的概念及作用在机器学习和深度学习中，训练、验证和测试是非常重要的步骤，用于评估模型的性能和泛化能力。
下面将介绍训练、验证和测试的概念及其在机器学习中的作用。
1. 训练集训练集是用于训练模型的数据集，它包含了已经标注好的样本数据和对应的目标输出。
在训练阶段，模型通过学习训练集的样本数据和目标输出来调整自身的参数，以最小化预测值与目标值之间的差距。
2. 验证集验证集是用于调整模型超参数的数据集，它也包含了已经标注好的样本数据和对应的目标输出。
在训练过程中，模型会根据验证集的结果来调整超参数的取值，以提高模型的泛化能力。
验证集的评估结果可以用来选择不同超参数组合，比较它们在验证集上的性能，从而选择最优的超参数。
3. 测试集测试集是用于评估模型性能的数据集，它也包含了已经标注好的样本数据和对应的目标输出。
在模型训练完成后，使用测试集来评估模型的泛化能力。
测试集的结果可以作为模型性能的一个重要指标，用于衡量模型在实际应用中的预测能力。
二、训练、验证和测试的划分方法在机器学习中，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型的训练、调参和评估。
以下是几种常见的划分方法：1. 简单划分最简单的划分方法是将数据集按照一定比例随机划分为训练集、验证集和测试集。
常见的划分比例是70%的数据用于训练，10%的数据用于验证，20%的数据用于测试。
2. 交叉验证交叉验证是一种更加稳健的划分方法，它可以提供更可靠的模型评估结果。
常见的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。
k 折交叉验证将数据集划分为k个子集，每次将其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集，重复k次，最后取平均结果作为模型的评估指标。
留一交叉验证是k折交叉验证的一种特殊情况，即每个子集只包含一个样本。
3. 时间序列划分对于时间序列数据，常常会采用时间序列划分的方法。
即按照时间顺序将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以保证训练集的时间早于验证集，验证集的时间早于测试集。
完整的训练、验证、测试流程
完整的训练、验证、测试流程训练、验证和测试是机器学习和深度学习模型开发过程中非常重要的步骤。
下面我将从多个角度来解释这个流程。
训练过程是指利用标记好的数据来训练模型的过程。
在训练过程中，我们将输入数据提供给模型，模型通过学习数据的特征和模式来调整自身的参数，以使得模型能够正确地预测输出。
训练过程中通常会使用损失函数来衡量模型的预测结果与实际标签之间的差距，然后通过优化算法来最小化损失函数，从而使模型的预测结果更加准确。
验证过程是指在训练过程中使用一部分数据来评估模型的表现。
通常会将数据集划分为训练集和验证集，模型在训练集上进行训练，然后在验证集上进行验证。
通过验证过程，我们可以评估模型在未见过的数据上的表现，从而判断模型是否过拟合或者欠拟合。
验证过程还可以帮助我们选择合适的超参数，比如学习率、正则化参数等，以优化模型的性能。
测试过程是指在训练和验证之后，使用另一部分数据来评估模型的最终性能。
测试数据集是模型未曾见过的数据，因此可以更好地评估模型的泛化能力。
测试过程通常是最后一步，用于评估模型在实际应用中的表现。
在整个训练、验证、测试流程中，数据的质量对模型的性能有着重要的影响。
因此，在训练之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征工程等步骤，以确保模型能够从数据中学到有效的特征和模式。
此外，模型的选择、超参数的调优、交叉验证等方法也对整个流程的成功至关重要。
总的来说，训练、验证、测试流程是机器学习和深度学习模型开发过程中不可或缺的步骤，通过这个流程，我们可以有效地评估和优化模型，以满足实际应用的需求。
临床检验方法 的 验证集 测试集 训练集
临床检验方法的验证集测试集训练集临床检验方法的验证集、测试集和训练集是评估和优化临床检验方法的重要步骤和工具。
在本文中，我将介绍这三个数据集的基本概念、作用和相关考虑因素。
一、验证集：验证集是用于评估临床检验方法性能和效果的重要数据集。
它通常由独立于训练过程的样本组成，用于验证模型在未见过的数据上的泛化能力。
验证集的目的是衡量模型对新样本的预测能力，以避免过拟合或欠拟合等问题。
验证集通常需要具有与训练集和测试集类似的数据分布，以保证评估的可靠性。
为了减少验证集对结果的偏差，可以采用交叉验证等方法。
验证集的数据选择应符合以下原则：1.数据的选择应具有代表性，能够充分反应临床实际情况。
2.数据的标签或标准值应准确可信，以便评估方法的准确性和鲁棒性。
3.数据的数量应足够，以确保评估结果的统计学意义。
二、测试集：测试集是用于最终评估和验证临床检验方法性能的数据集合。
它是在模型建立和参数调优完成后，用于测试模型在未知样本上的预测能力和准确性。
测试集应该与验证集相互独立，以保证评估结果的客观性。
测试集数据的选择与验证集类似，但测试集的数据应尽可能真实地反映出未来实际应用中可能遇到的各种情况和变化。
测试集的数据选择应符合以下原则：1.数据的选择应与验证集相互独立，不能有重叠。
2.数据的分布应与验证集类似，以确保测试结果的可靠性。
3.数据的数量应足够，以确保评估结果的统计学意义。
三、训练集：训练集是用于临床检验方法建模和参数调优的数据集。
通过在训练集上进行模型的训练，可以使模型不断优化和提升预测能力。
训练集的数据通常是已知的标签或结果，并且需要具有代表性，能够充分反映临床实际情况。
为了防止模型的过拟合和欠拟合问题，训练集的数据通常需要进行数据扩增、样本平衡等处理。
训练集的数据选择应符合以下原则：1.数据的选择应具有代表性，能够充分反应临床实际情况。
2.数据的标签或标准值应准确可信，以便训练模型的准确性和鲁棒性。
大语言模型通识微课课件：训练集、测试集、验证集
6.2.9 保证数据质量和代表性
为了确保模型在不同阶段的学习和评估过程中能够获得准确和可靠的结果， 训练集、验证集和测试集都需要能够代表原始数据的整体特性，同时还需保 证数据质量。这意味着它们都应该包含所有可能的数据特征和类别，以便模 型能够在不同的数据集上都能学习到有效的模式，提高其泛化能力。 从训练集、验证集和测试集的不同与相似中可以发现，它们在机器学习的模 型训练中是紧密相连的，它们各司其职，共同保障了模型的有效学习结果和 泛化能力。
训练集、测试集、验证集
微课6.2 训练集、测试集、验证集
训练集、测试集、验证集三者在数据目的与功能、数据交互频率上、数据划 分与比例以及使用时机等方面均有不同之处。 训练集、测试集和验证集在数据来源、预处理、目标、独立性以及数据质量 和代表性方面都有着相似之处，这些相似性是确保模型完成有效训练和评估 的基础。
2
6.2.1 目的与功能不同
训练集用于训练模型，验证集用于在训练过程中选择模型和调整超参数，测 试集则用来最终评估模型的性能。 【训练集】训练模型。帮助模型确定权重和偏置等参数，通过深入学习和理 解训练集数据，逐渐学会识别其中的模式和规律，并逐步优化其预测能力。 【验证集】选择和调参。用于模型选择和超参数调整。主要帮助在众多可能 性中，找到那些能够使模型性能达到巅峰的超参数，如网络层数、网络节点 数、迭代次数、学习率等，为挑选最优模型超参数提供优质的咨询和建议。 【测试集】评估性能。考验模型，对模型的泛化能力做出评价。
4
6.2.3 数据划分与比例不同
通常情况下，数据集会通过随机抽样、分层抽样、时间序列抽样等方式，按 照不同比例划分为训练集、验证集和测试集，三者之间不能有交集。 【训练集】占比约60%～80%。训练集作为模型学习的主要来源，需要占据 较大的比例，以确保模型有足够的数据来捕捉到数据中的模式和规律。 【验证集】占比约10%～20%。一般来说，能提供有关模型泛化能力的有用 信息就行，不用过多。 【测试集】占比约10%～20%。因为测试集在模型训练完成后只评估一次， 所以只要足够用于评估模型最终性能就行。
训练集和测试集
训练集和测试集
在机器学习领域，训练集和测试集是非常重要的技术术语。
它们包括在学习模型的过程中，模型的训练和测试的数据集合。
一般来说，在机器学习领域中，学习过程会分成几个步骤，其中最重要的步骤就是模型的训练与测试，也可以说是模型的拟合与检验。
训练集和测试集就是用来在模型训练和测试阶段中，提供给机器学习算法使用的数据集合。
训练集是指在模型训练就是学习阶段中，机器学习算法使用的训练数据，它包括有特征变量和标签变量，特征变量即输入变量，标签变量即输出变量。
训练集合常用于拟合机器学习模型，来学习训练集中的特征变量和标签变量之间的关系，以及建立其他有用的模型。
测试集是指在模型测试也就是检验阶段中，使用的数据，它与训练数据有很大的不同，因为测试数据不参与模型的训练，而是用来评估模型的性能，判断模型的优劣。
一般来说，测试数据都是未知的，模型在测试数据中的表现往往代表了模型的最终性能，可以作为评价模型的依据。
因此，正确的使用训练集和测试集对于机器学习来说，是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解模型的性能，从而提高机器学习模型的准确度和有效性。
另一方面，如果使用不当，训练集和测试集也可能带来一些问题，比如模型的过拟合以及泛化能力差等。
因此，在使用训练集和测试集之前，我们需要把握好数据集的构建比例，即训练集和测试集之间的
比例，以保证模型的训练和验证能够正确进行。
总而言之，训练集和测试集在机器学习中是非常重要的，它们可以帮助我们更有效、更精准地构建机器学习模型，从而提高模型的准确性和有效性。
在构建机器学习模型时，应该正确使用训练集和测试集，以保证模型的训练和测试过程的正确性。
验证集和测试集的使用方法
验证集和测试集的使用方法
验证集和测试集是机器学习和深度学习中常用的两个数据集。
它们可以用来评估模型的性能和调整模型的参数，以提高模型的精度和泛化能力。
验证集通常是从训练集中随机选择的一部分数据，用于评估模型在训练过程中的性能。
它可以帮助我们选择最佳的模型参数，并避免模型的过拟合。
验证集在训练过程中被用来调整模型的超参数，例如学习率、正则化参数、隐藏层大小等等。
通过不断地调整超参数，我们可以得到最优的模型。
测试集则是用来评估模型的泛化性能的。
它是模型未曾见过的数据集，用来模拟模型在实际应用中的表现。
测试集在模型训练完成之后使用，它可以用来评估模型对新数据的预测能力和分类精度。
测试集的评估结果可以帮助我们判断模型的性能是否满足实际需求，以及是否需要进一步优化模型。
为了防止数据集的过拟合，我们需要在使用验证集和测试集时采取一些措施，例如交叉验证、留出法等。
交叉验证可以将数据集分为多个子集，轮流作为训练集和验证集，从而提高模型的稳定性和泛化能力。
留出法则是将数据集分为训练集、验证集和测试集三部分，其中训练集用来训练模型，验证集用来调整超参数，而测试集用来测试模型的泛化性能。
总之，验证集和测试集是机器学习和深度学习中非常重要的概念，它们可以帮助我们优化模型和评估模型的性能。
我们需要选择合适的
验证集和测试集，并采取合适的措施来防止数据集的过拟合，以获得最优的模型。
训练集、验证集和测试集 实例
训练集、验证集和测试集实例
训练集、验证集和测试集是在机器学习和深度学习中常用的术语，它们用于训练和评估模型的性能。
下面我将从多个角度来解释
这三个概念。
首先，训练集是用来训练模型的数据集，它包含了大量的样本
数据，模型通过学习这些数据的特征和规律来提高自身的准确性。
训练集通常占据整个数据集的大部分比例，因为模型需要充分地学
习各种情况下的特征。
其次，验证集是用来调整模型超参数和评估模型性能的数据集。
在训练过程中，我们需要不断地调整模型的超参数，例如学习率、
正则化参数等，以达到最佳的性能。
验证集的作用就是在训练过程
中对模型进行评估，以便及时发现模型的过拟合或欠拟合问题，并
对模型进行调整。
最后，测试集是用来最终评估模型性能的数据集。
在模型训练
和验证完成后，我们需要使用测试集来评估模型在未知数据上的表现。
测试集的数据通常是模型之前未曾接触过的，因此可以更客观
地评价模型的泛化能力。
举个例子来说明，假设我们要训练一个图像分类模型。
我们会将大量的带有标签的图像数据作为训练集，模型通过这些数据来学习图像的特征。
然后，我们会将一部分数据作为验证集，用来调整模型的参数，比如学习率、正则化参数等。
最后，我们会将另一部分数据作为测试集，用来评估模型在未知数据上的分类准确性。
总的来说，训练集、验证集和测试集在机器学习中扮演着不同但又相互关联的角色，它们共同帮助我们训练和评估模型，从而提高模型的性能和泛化能力。
深度学习测试数据集（TestSet）和验证数据集（ValidationSet）之间的区别
深度学习测试数据集（TestSet）和验证数据集（ValidationSet）之间的区别我们在做模型的时候，通常会碰到两个数据集：测试数据集（Test Set) 和验证数据集 (Validation Set) 。
那么他之间有何区别呢？下⾯有个简单的解释：训练数据集（Training Set):是⼀些我们已经知道输⼊和输出的数据集训练机器去学习，通过拟合去寻找模型的初始参数。
例如在神经⽹络（Neural Networks)中，我们⽤训练数据集和反向传播算法（Backpropagation）去每个神经元找到最优的⽐重（Weights)。
验证数据集（Validation Set）：也是⼀些我们已经知道输⼊和输出的数据集，通过让机器学习去优化调整模型的参数，在神经⽹络中，我们⽤验证数据集去寻找最优的⽹络深度（number of hidden layers)，或者决定反向传播算法的停⽌点；在普通的机器学习中常⽤的交叉验证（Cross Validation) 就是把训练数据集本⾝再细分成不同的验证数据集去训练模型。
测试数据集（Test Set）：⽤户测试模型表现的数据集，根据误差（⼀般为预测输出与实际输出的不同）来判断⼀个模型的好坏。
为什么验证数据集和测试数据集两者都需要？因为验证数据集（Validation Set)⽤来调整模型参数从⽽选择最优模型，模型本⾝已经同时知道了输⼊和输出，所以从验证数据集上得出的误差（Error)会有偏差（Bias)。
但是我们只⽤测试数据集(Test Set) 去评估模型的表现，并不会去调整优化模型。
在传统的机器学习中，这三者⼀般的⽐例为training/validation/test = 50/25/25, 但是有些时候如果模型不需要很多调整只要拟合就可时，或者training本⾝就是training+validation (⽐如cross validation)时，也可以training/test =7/3.但是在深度学习中，由于数据量本⾝很⼤，⽽且训练神经⽹络需要的数据很多，可以把更多的数据分给training，⽽相应减少validation和test。
训练集、测试集的划分
训练集、测试集的划分机器学习中，将数据集划分为训练集、验证集、测试集。
训练集构建模型，然后⽤模型计算测试集的测试误差，最后以测试集的测试误差近似为模型的泛化能⼒，根据泛化能⼒来评估模型的优劣。
本⽂⾸先引⼊数据集概率分布的概念，然后介绍模型评估⽅法。
1. 数据集的概率分布 总体样本服从某⼀分布P(X)，数据集D是从总体样本中独⽴随机抽样m次获取的，数据集D = {(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3),...(xm, ym)}.D的概率分布：P(D) = P(x1)*P(x2)*P(x3)...*p(xm)若再次从总体样本中随机抽样m次得到数据集D1，数据集D1 = {(x1', y1), (x2', y2),(x3', y3)...(xm', ym)}，若数据集不同，那么数据集构建的最优模型也不同。
2. 模型评估⽅法模型评估⽅法是数据集划分训练集和测试集的⽅法。
常⽤的⽅法有留出法、交叉验证法、⾃助法。
2.1 留出法 “留出法”（hold-out）将数据集D划分为两个互斥的集合，其中⼀个集合为训练集S，另⼀个作为测试集T，即D = SυT，S∩T = Φ 训练集S具体划分为训练集和验证集，训练集模型构建模型，验证集对该模型进⾏参数择优，选择最优模型，测试集T测试最优模型的泛化能⼒。
训练集和测试集的划分要尽可能保持数据分布的⼀致性，避免因数据划分过程引⼊额外的偏差⽽对最终结果产⽣影响。
如数据集D包含500个正样本，500个负样本，数据集D划分为70%样本的训练集和30%样本的测试集，为了保证训练和测试正负样本⽐例与数据D⽐例相同，采⽤分层抽样的⽅法，先从500个正样本随机抽取350次，500个负样本随机抽取350次，然后剩下的样本作为测试集，分层抽样保证训练集的正负样本的⽐例与数据集D的正负样本⽐例相同。
留出法的另⼀个问题是训练集S和测试集T是从数据集D随机抽样得到的，因此偶然性较⼤，需要多次进⾏留出法计算每次的测试误差率，然后对每次的测试误差求平均（如下图），减⼩偶然因素。
训练集验证集测试集划分依据
训练集验证集测试集划分依据
1. 训练集：训练集用于训练模型，通常占据总数据集的大部分比例。
训练集的大小取决于模型的复杂程度、数据的多样性以及计算资源的限制。
一般来说，训练集应该足够大，以便模型能够充分学习到数据中的模式和规律。
2. 验证集：验证集用于在训练过程中调整超参数和进行模型选择。
验证集的大小通常为总数据集的一小部分，例如 10%到 20%。
在训练过程中，我们可以使用验证集来评估不同超参数设置下的模型性能，以便找到最优的超参数组合。
3. 测试集：测试集用于最终评估模型在新数据上的泛化性能。
测试集的大小通常也为总数据集的一小部分，例如 10%到 20%。
在训练完成后，我们使用测试集来评估模型在未见数据上的性能，以确保模型在实际应用中具有良好的泛化能力。
在划分数据集时，需要注意以下几点：
1. 数据集的划分应该是随机的，以避免数据分布的偏差对模型评估造成影响。
2. 训练集、验证集和测试集应该来自同一数据分布，以确保模型评估的准确性。
3. 在划分数据集时，应该尽量保持数据的完整性和代表性，避免遗漏重要的数据样本。
4. 如果数据集较小，可以考虑采用交叉验证等技术来有效利用有限的数据资源。
总之，合理划分训练集、验证集和测试集是机器学习中非常重要的一步，它可以帮助我们更好地评估模型的性能和泛化能力，从而提高模型的可靠性和实用性。
训练集、验证集和测试集的概念及划分原则
训练集、验证集和测试集的概念及划分原则深度学习中,常将可得的数据集划分为训练集(training set),验证集(development set/validation set)和测试集(test set).下⽂主要回答以下⼏个问题:⼀是为什么要将数据集划分为如上三个集合,三个集合之间有什么区别;⼆是我们划分的原则是什么.1. 训练集、验证集和测试集的概念训练集:顾名思义指的是⽤于训练的样本集合,主要⽤来训练神经⽹络中的参数.验证集:从字⾯意思理解即为⽤于验证模型性能的样本集合.不同神经⽹络在训练集上训练结束后,通过验证集来⽐较判断各个模型的性能.这⾥的不同模型主要是指对应不同超参数的神经⽹络,也可以指完全不同结构的神经⽹络.测试集:对于训练完成的神经⽹络,测试集⽤于客观的评价神经⽹络的性能.那么,训练集、验证集和测试集之间⼜有什么区别呢?⼀般⽽⾔,训练集与后两者之间较易分辨,验证集和测试集之间的概念较易混淆.个⼈是从下⾯的⾓度来理解的:神经⽹络在⽹络结构确定的情况下,有两部分影响模型最终的性能,⼀是普通参数(⽐如权重w和偏置b),另⼀个是超参数(例如学习率,⽹络层数).普通参数我们在训练集上进⾏训练,超参数我们⼀般⼈⼯指定(⽐较不同超参数的模型在验证集上的性能).那为什么我们不像普通参数⼀样在训练集上训练超参数呢?(花书给出了解答)⼀是超参数⼀般难以优化(⽆法像普通参数⼀样通过梯度下降的⽅式进⾏优化).⼆是超参数很多时候不适合在训练集上进⾏训练,例如,如果在训练集上训练能控制模型容量的超参数,这些超参数总会被训练成使得模型容量最⼤的参数(因为模型容量越⼤,训练误差越⼩),所以训练集上训练超参数的结果就是模型绝对过拟合.正因为超参数⽆法在训练集上进⾏训练,因此我们单独设⽴了⼀个验证集,⽤于选择(⼈⼯训练)最优的超参数.因为验证集是⽤于选择超参数的,因此验证集和训练集是独⽴不重叠的.测试集是⽤于在完成神经⽹络训练过程后,为了客观评价模型在其未见过(未曾影响普通参数和超参数选择)的数据上的性能,因此测试与验证集和训练集之间也是独⽴不重叠的,⽽且测试集不能提出对参数或者超参数的修改意见,只能作为评价⽹络性能的⼀个指标.⾄此,我们可以将神经⽹络完整的训练过程归结为⼀下两个步骤:1. 训练普通参数.在训练集(给定超参数)上利⽤学习算法,训练普通参数,使得模型在训练集上的误差降低到可接受的程度(⼀般接近⼈类的⽔平).2. '训练'超参数.在验证集上验证⽹络的generalization error(泛化能⼒),并根据模型性能对超参数进⾏调整.重复1和2两个步骤,直⾄⽹络在验证集上取得较低的generalization error.此时完整的训练过程结束.在完成参数和超参数的训练后,在测试集上测试⽹络的性能.2. 训练集、验证集和测试集的划分原则本部分内容主要总结⾃Andrew Ng课程,课程中给出的原则是:对于⼩规模样本集,常⽤的⾮配⽐例是trianing set/dev set/test set 6:2:2.例如共有10000个样本,则训练集分为6000个样本,验证集为2000样本,测试集为2000样本.对于⼤规模样本集,则dev/test set的⽐例会减⼩很多,因为验证(⽐较)模型性能和测试模型性能⼀定的样本规模就⾜够了.例如共有1000000个样本,则训练集分为9980000个样本,验证集分为10000个样本,测试集分为10000个样本.当我们不能获得⾜够的感兴趣的训练样本时,利⽤其他⼀些类似数据来训练⽹络时,该如何划分training, dev and test set?例如我们在做⼀个识别猫的程序,我们的⽬标是识别⽤户拍照上传的猫的图⽚,但是我们能获得的APP上传的数据⼗分有限(例如10000张),所以准备通过利⽤⽹络爬⾍下载的猫的图⽚(200000张)来协助训练⽹络.⽽因为⽹络爬取的图⽚与⽤户上传的图⽚有较⼤区别,这时候应该如何划分training/dev/test set?⼀种⽅案是将app与web图⽚进⾏混合,然后按照⼤数据划分原则进⾏划分,即205000张training set,2500张dev set,2500张测试集.另⼀种⽅案是,将app图⽚中2500张分给dyev set,2500张分给test set,5000张app图⽚和200000张web图⽚混合作为训练集.Andrew Ng指出第⼆种⽅案更好,因为第⼆种⽅案dev set的数据全部来⾃app,与我们真正关⼼的数据具有相同的分布.⽽第⼀种⽅案,dev set中⼤概只有120张图⽚来⾃app,⽽剩下的⼤部分来⾃web,必然导致模型的评价准则偏移靶⼼.当然,第⼆种⽅案会导致dev/test set与training set不同分布的问题,这会给误差分析带来⿇烦.Andrew Ng给出的解决⽅案是在training set中划分出⼀部分作为train-dev set,该部分不⽤于训练,作为评价模型generalization error,⽽train-dev set与dev set之间的误差作为data mismatch error,表⽰数据分布不同引起的误差.。
训练集、验证集、测试集的区别与联系
训练集、验证集、测试集的区别与联系
使⽤随机森林算法时⽤到了交叉验证，突然陷⼊沉思，有测试集的情况下⽤交叉验证做什么？整理思路如下：
1、训练集，顾名思义，就是拿来训练模型的数据集，通过这个数据训练得到模型的参数；
2、验证集，可以⽤来做超参数的选取与模型的选取，在没有测试集的情况下也可以评价模型的性能。
3、测试集，⽤来评价模型的效果。
总结：验证集只是参与模型的选取或者超参数的选取等等，交叉验证虽然做了多个模型，但是实际最终的模型与这多个模型⽆关，还是⽤的所有样本训练的。
个⼈理解是如果不涉及到超参数的选取，可以不做交叉验证，即不划分专门的验证集，就拿所有的训练集和验证集建模即可。
测试集只是⽤来评价模型的效果，最终的模型还是⽤全部样本训练的。
注：
参数：就是模型可以根据数据可以⾃动学习出的变量，应该就是参数。
⽐如，深度学习的权重，偏差等
超参数：就是⽤来确定模型的⼀些参数，超参数不同，模型是不同的(⽐如说：假设都是CNN模型，如果层数不同，模型不⼀样，虽然都是CNN模型。
)，超参数⼀般就是根据经验确定的变量。
在深度学习中，超参数有：学习速率，迭代次数，层数，每层神经元的个数等等。
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Training, Validation and Test Data
Example:
(A)We have data on 16 data items , their attributes and class labels.
RANDOMLY divide them into 8 for training, 4 for validation and 4 for testing.
(B). Next, suppose we develop, three classification models A, B, C from the training data. Let the training errors on these models be as shown below (recall that the models do not necessarily provide perfect results on training data—neither they are required to).
(C). Next, use the three models A, B, C to classify each item in the validation set based on its attribute vales. Recall that we do know their true labels as well. Suppose we get the following results:
model C.
(D). Now use model C to determine class values for each data point in the test set. We do so by substituting the (known) attribute value into the classification model C. Again, recall that we know the true label of each of these data items so that we can compare the values obtained from the classification model with the true labels to determine classification error on the test set. Suppose we get the following results.
(E). Based on the above, an estimate of generalization error is 25%.
What this means is that if we use Model C to classify future items for which only the attributes will be known, not the class labels, we are likely to make incorrect classifications about 25% of the time.
(F). A summary of the above is as follows:
Cross Validation
If available data are limited, we employ Cross Validation (CV). In this approach, data are randomly divided into almost k equal sets. Training is done based on (k-1) sets and the k-th set is used for test. This process is repeated k times (k-fold CV). The average error on the k repetitions is used as a measure of the test error.
For the special case when k=1, the above is called Leave- One –Out-Cross-Validation (LOO-CV).
EXAMPLE:
Consider the above data consisting of 16 items.
(A). Let k= 4, i.e., 4- fold Cross Validation.
Divide the data into four sets of 4 items each.
Suppose the following set up occurs and the errors obtained are as shown.
Estimated Classification Error (CE) = 25+35+28+32 = 30%
4
(B). LOO – CV
For this, data are divided into 16 sets, each consisting of 15 training data and one test data.
Suppose Average Classification Error based on the values in the last row is
CE)= 32%
Then the estimate of test error is 32% .。