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  • 将保存在txt中的数据集划分为训练集测试集验证集,代码如下(该代码划分的比例是训练集:验证集:测试集=6:2:2): import os import random l_train=[] l_val=[] l_test=[] # 读取文件中的内容,并将其打乱写入列表...
    将保存在txt中的数据集划分为训练集测试集验证集,代码如下(该代码划分的比例是训练集:验证集:测试集=6:2:2):
    import os
    import random
    
    l_train=[]
    l_val=[]
    l_test=[]
    
    # 读取文件中的内容,并将其打乱写入列表FileNameList
    def ReadFileDatas(original_filename):
        file=open(original_filename,'r+')
        FileNameList=file.readlines()
        random.shuffle(FileNameList)
        file.close()
        print("数据集总量:", len(FileNameList))
        return FileNameList
    #将数据集随机划分
    def TrainValTestFile(FileNameList):
        i=0
        j=len(FileNameList)
        for line in FileNameList:
            if i<(j*0.6):
                i+=1
                l_train.append(line)
            elif i<(j*0.8):
                i+=1
                l_val.append(line)
            else:
                i+=1
                l_test.append(line)
        print("总数量:%d,此时创建train,val,test数据集"%i)
        return l_train,l_val,l_test
    #将获取到的各个数据集的包含的文件名写入txt中
    def WriteDatasToFile(listInfo, new_filename):
        file_handle = open(new_filename,'w')
        for str_Result in listInfo:
            file_handle.write(str_Result)
        file_handle.close()
        print('写入 %s 文件成功.' % new_filename)
    if __name__ == "__main__":
          listFileInfo = ReadFileDatas('F:/wangjiao/划分服务器训练的VIN数据集/all.txt') # 读取文件
          l_train,l_val,l_test=TrainValTestFile(listFileInfo)
          WriteDatasToFile(l_train, 'F:/wangjiao/划分服务器训练的VIN数据集/all_train.txt')
          WriteDatasToFile(l_val, 'F:/wangjiao/划分服务器训练的VIN数据集/all_val.txt')
          WriteDatasToFile(l_test, 'F:/wangjiao/划分服务器训练的VIN数据集/all_test.txt')

    备注:

    'F:/wangjiao/划分服务器训练的VIN数据集/all.txt'中保存着所有数据集,如下所示:

    参考文章:

    https://blog.csdn.net/qq_38473254/article/details/99417019

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  • 总之:训练集验证集测试集都是相互独立的,没有交集。验证集一般是从最开始的训练集中划分出来的。 三、关于batch_size的概念 Batch的选择,首先决定的是下降的方向,如果数据集比较小,完全可以采用全数据集的...

    一、提升模型性能的方法一般在四个方向:

    1.Data Augmentation

    2.Weight Initialization

    3.Transfer learning + Fine-tune

    4.Ensemble/Model Fusion

    数据增强、迁移学习与微调这些之前已经学过了。关于权重的正则化约束。因为单纯的不断增强数据量,还是不够的。因为提升过的数据是高度相关的。对抗过拟合应该主要关注模型的“熵容量”也就是模型允许存储的信息量。1.存储量大,能利用更多的特征,取得更好的性能。2.存储量小,我们这时要将存储的特征主要集中在真正相关的特征上,并有更好的泛化性能。

    此时需要正确的调整“熵容量”:a.选择调整模型的参数数目,包括每层的规模、模型的层数。b.对权重进行正则化的约束,如L1或L2这种约束会使模型的权重偏向较小的值。c.数据提升+dropout都是在随机扰乱数据的相关性。在迁移学习中,权重的初始化是加载已经训练好的权重的参数来作为此时的初始化权重。

    模型的融合,这个基本上是有利无弊的,基本都能提高1%-2%的性能。

    a.从提交结果的文件中进行融合,如果几个模型差异较大的话,最终的模型会得到一个较大的提升。

    b.加权表决融合。即会更重视表现好的模型,需要赋予更大的权值。

    c.对结果取平均:取平均的做法常常可以减少过拟合的现象。


    二、训练集、验证集、测试集的划分与作用

    我个人的理解是:

    训练集:用来训练模型的,主要是更新权重参数,来使模型在经过每个batch的训练集之后,得到进一步优化,性能更好。

    验证集:一般而言验证集是从训练集中提取出来的,具有代表性的数据,来验证训练的模型的好坏。其主要作用,通过验证的记过,进行超参数的更新,比如说使用降低学习速率,增加迭代次数等等,还可以观察是否出现过拟合的现象。

    测试集:是最后用来测试模型的好坏的。

    总之:训练集、验证集、测试集都是相互独立的,没有交集。验证集一般是从最开始的训练集中划分出来的。


    三、关于batch_size的概念

    Batch的选择,首先决定的是下降的方向,如果数据集比较小,完全可以采用全数据集的形式。至少有两个好处:1.由全数据集确定的方向能更好的代表样本总体,从而准确的朝向极值所在的方向。2.由于不同的权重的梯度值差别较大,因此选择一个全局的学习速率很困难。

    在一定范围内,一般来说Batch_size越大,其确定的下降方向越准,引起的训练震荡越小。此时,可以增加epochs的方法来提高准确率。

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  • 训练集验证集测试集以及交验验证的理解

    万次阅读 多人点赞 2018-08-11 08:16:36
    在人工智能机器学习中,很容易将“验证集”与“测试集”,“交叉验证”混淆。 一、三者的区别 训练集(train set) —— 用于模型拟合的数据样本。 验证集(development set)—— 是模型训练过程中单独留出的...

         在人工智能机器学习中,很容易将“验证集”与“测试集”,“交叉验证”混淆。

    一、三者的区别

    • 训练集(train set) —— 用于模型拟合的数据样本。
    • 验证集(development set)—— 是模型训练过程中单独留出的样本集,它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。 通常用来在模型迭代训练时,用以验证当前模型泛化能力(准确率,召回率等),以决定是否停止继续训练。

                     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或者在神经网络中选择隐藏层神经元的数量;

                   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。

    • 测试集 —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。
    类别 验证集 测试集
    是否被训练到
    作用

    1)调超参数;

    2)监控模型是否发生过拟合(以决定是否停止训练)

    为了评估最终模型泛化能力
    使用次数 多次使用,以不断调参 仅仅一次使用
    缺陷 模型在一次次重新手动调参并继续训练后所逼近的验证集,可能只代表一部分非训练集,导致最终训练好的模型泛化性能不够 测试集为了具有泛化代表性,往往数据量比较大,测试一轮要很久,所以往往只取测试集的其中一小部分作为训练过程中的验证集

    一个形象的比喻:

        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。

    传统上,一般三者切分的比例是:6:2:2,验证集并不是必须的。

    二、为什么要测试集

    a)训练集直接参与了模型调参的过程,显然不能用来反映模型真实的能力(防止课本死记硬背的学生拥有最好的成绩,即防止过拟合)

    b)验证集参与了人工调参(超参数)的过程,也不能用来最终评判一个模型(刷题库的学生不能算是学习好的学生)。

    c) 所以要通过最终的考试(测试集)来考察一个学(模)生(型)真正的能力(期末考试)

    但是仅凭一次考试就对模型的好坏进行评判显然是不合理的,所以接下来就要介绍交叉验证法

    三、交叉验证法(模型选择)

     a) 目的

       交叉验证法的作用就是尝试利用不同的训练集/验证集划分来对模型做多组不同的训练/验证,来应对单独测试结果过于片面以及训练数据不足的问题。(就像通过多次考试,才通知哪些学生是比较比较牛B的)

    交叉验证的做法就是将数据集粗略地分为比较均等不相交的k份,即

    然后取其中的一份进行测试,另外的k-1份进行训练,然后求得error的平均值作为最终的评价,具体算法流程如下:

           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。

    b) 交叉验证算法的具体步骤如下

    1.      随机将训练数据等分成k份,S1, S2, …, Sk。

    2.      对于每一个模型Mi,算法执行k次,每次选择一个Sj作为验证集,而其它作为训练集来训练模型Mi,把训练得到的模型在Sj上进行测试,这样一来,每次都会得到一个误差E,最后对k次得到的误差求平均,就可以得到模型Mi的泛化误差。

    3.      算法选择具有最小泛化误差的模型作为最终模型,并且在整个训练集上再次训练该模型,从而得到最终的模型。

                   K折交叉验证,其主要 的目的是为了选择不同的模型类型(比如一次线性模型、非线性模型、),而不是为了选择具体模型的具体参数。比如在BP神经网络中,其目的主要为了选择模型的层数、神经元的激活函数、每层模型的神经元个数(即所谓的超参数)。每一层网络神经元连接的最终权重是在模型选择(即K折交叉验证)之后,由全部的训练数据重新训练。 

    目的在模型选择,而非模型训练调整参数。

    c) K值的选择

          K值的选取是一个偏差与方差的权衡:

      K=1时,所有数据用于训练,容易过拟合;

     K=N时,相当于留一法LOOCV  (Leave-one-out cross-validation ).; 

    通常建议K=10.,2017年的一项研究给出了另一种经验式的选择方法[3],作者建议  且保证 

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  • 训练集测试集验证集

    千次阅读 2019-04-29 12:40:00
    将数据分成训练集验证集测试集 1、决策树模型,选定初始预剪枝的参数值,用训练集训练,生成模型;改变预剪枝参数值若干次,用训练集训练,生成若干模型,用验证集检验正确率,确定最优的预剪枝参数值; 2、...

    训练集:确定模型的参数;
    验证集:确定模型的超参数;(如多项式的次数N)
    测试集:评估模型的泛化性能,选择最优模型;
    例子:色泽、根蒂、敲声来确定好瓜还是坏瓜。将数据分成训练集、验证集、测试集
    1、决策树模型,选定初始预剪枝的参数值,用训练集训练,生成模型;改变预剪枝参数值若干次,用训练集训练,生成若干模型,用验证集检验正确率,确定最优的预剪枝参数值;
    2、多项式回归,选定多项式次数N,用训练集训练,生成模型;改变多项式次数N若干次,用训练集训练,生成若干模型,用验证集验证正确率,确定最优的多项式次数N。
    用测试集分别测试决策时模型和多项式模型,确定两者的泛化性能,选择最优模型。
    下面的伪代码写的很清晰

    # split data
    
    data = ...
    
    train, validation, test = split(data)
    
    # tune model hyperparameters
    
    parameters = ...
    
    for params in parameters:
    
    model = fit(train)
    
    skill = evaluate(model, validation)
    
    # evaluate final model for comparison with other models
    
    model = fit(train)
    
    skill = evaluate(model, test)
    

    摘自:http://www.sohu.com/a/159288970_465975

    补充:有人说,是不是可以把验证集和测试集合并起来,即只有训练集和测试集,然后对于每个超参值,都用训练集训练出其余参数,根据测试集确定最优的超参和模型。
    我个人认为这种方法不好的地方在于:超参的确定和最优模型的确定两者在同一个步骤里完成,这样是有风险的:超参的确定我认为实际上也是使得拟合最优,本质上还是参数的确定,而把参数确定和泛化性能检验合并,则依然存在过拟合的风险,而分成3个集合的话,第一步确定参数,第二部确定超参,第三部确定最优模型,这样可以把过拟合的风险大大降低,即测试集必须在所有参数(参数和超参数)都确定的条件下才能够使用,用来评估模型的泛化性能。否则借用测试集确定超参数,那么评估时,对于泛化性能一定是较好的。
    所以对于之前提出的问题,为什么k折交叉验证可以没有验证集,我认为可能是因为进行重抽样后,泛化性能本身就可以得到检验了,因此验证集和测试集只需要一个了。

    ————————————————————————————————————————————
    最近看了《深度学习》一书中对此问题的阐述,讲得还算清晰。

    以最简单的广义线性回归为例,有一个超参数:即多项式的次数,作为容量超参数。像lasso等回归还有另一个超参数,控制权重衰减程度的 λ是另一个超参数。有时一个选项被设为学习算法不用学习的超参数,是因为它太难优化了。更多的情况是,该选项必须是超参数,因为它不适合在训练集上学习。这适用于控制模型容量的所有超参数。如果在训练集上学习超参数,这些超参数总是趋向于最大可能的模型容量,导致过拟合(参考图5.3 )。例如,相比低次多项式和正的权重衰减设定,更高次的多项式和权重衰减参数设定 λ = 0 总能在训练集上更好地拟合。为了解决这个问题,我们需要一个训练算法观测不到的 验证集(validation set)样本。
    早先我们讨论过和训练数据相同分布的样本组成的测试集,它可以用来估计学习过程完成之后的学习器的泛化误差。其重点在于测试样本不能以任何形式参与到模型的选择中,包括设定超参数。基于这个原因,测试集中的样本不能用于验证集。因此,我们总是从训练数据中构建验证集。特别地,我们将训练数据分成两个不相交的子集。其中一个用于学习参数。另一个作为验证集,用于估计训练中或训练后的泛化误差,更新超参数。用于学习参数的数据子集通常仍被称为训练集,尽管这会和整个训练过程用到的更大的数据集相混。用于挑选超参数的数据子集被称为 验证集(validation set)。通常, 80% 的训练数据用于训练, 20% 用于验证。由于验证集是用来 ‘‘训练’’超参数的,尽管验证集的误差通常会比训练集误差小,验证集会低估泛化误差。所有超参数优化完成之后,泛化误差可能会通过测试集来估计。
    在实际中,当相同的测试集已在很多年中重复地用于评估不同算法的性能,并且考虑学术界在该测试集上的各种尝试,我们最后可能也会对测试集有着乐观的估计。基准会因之变得陈旧,而不能反映系统的真实性能。值得庆幸的是,学术界往往会移到新的(通常会更巨大、更具挑战性)基准数据集上。
    ——摘自《深度学习》

    通过上面的阐述应该能对训练集、验证集和测试集有一个比较好的了解了。

    ————————————————————————————————————————
    参考文献:
    伊恩·古德费洛,约书亚·本吉奥,亚伦·库维尔.《深度学习》

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  • 交叉验证与训练集验证集测试集

    万次阅读 多人点赞 2018-02-06 15:19:20
    参考:李航–《统计学习方法》 ... 训练集验证集测试集 ...如果给定的样本数据充足,我们通常使用均匀随机抽样的方式将数据集划分成3个部分——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
  • 训练集测试集验证集 训练集

    千次阅读 2017-06-24 17:31:44
    训练集验证集测试集为何需要划分总结   训练集验证集和测试集这三个名词在机器学习领域极其常见,但很多人并不是特别清楚,尤其是后两个经常被人混用。 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3...
  • 训练集验证集测试集简析

    千次阅读 2017-10-15 19:43:32
    以下谈谈训练集验证集测试集的区别。  在监督学习中,首先需要一个训练集,这个训练集是有标记的数据,用于训练一个最佳的模型。训练集中的数据需要使用均匀随机抽样的方式从样本集中选取数据。而验证集合测试...
  • 训练集验证集测试集的区别与应用

    万次阅读 多人点赞 2018-11-01 21:50:36
    今天想讲的是数据集的划分,即训练集验证集测试集分别是啥,又有啥用处,其区别是什么。目前网上讲述的大多相同,不同的讲解又太过简略,而且侧重点多半是讲述在不同方法上,而对于其确切内容没有一个...
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  • 机器学习中训练集验证集测试集的作用

    万次阅读 多人点赞 2017-06-13 19:33:22
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  • 训练集验证集测试集的划分

    万次阅读 多人点赞 2018-11-06 20:32:14
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    万次阅读 多人点赞 2019-07-23 16:03:56
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  • 训练集验证集测试集回顾总结

    千次阅读 2017-12-17 13:09:59
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    万次阅读 多人点赞 2019-06-17 11:54:06
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  • 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明转自 Scofield's blog...机器学习数据挖掘之数据集划分: 训练集 验证集 测试集 Q:将数据集划分为测试数据集和训练数据集的常用套路是什么呢? ...
  • # -*- coding: utf-8 -*- import os import argparse as ap import random import math Path = "../BCCD/JPEGImages/" Out_Path = "../BCCD/ImageSets/Main/" if __name__ == "......
  • 训练集 验证集 测试集

    千次阅读 2013-03-08 16:58:26
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    万次阅读 多人点赞 2017-10-17 21:23:04
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空空如也

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