精华内容
下载资源
问答
  • 训练集测试集验证集
    千次阅读
    2022-05-03 02:30:30

    Training Set,  Test Set and Validation Set

    在机器学习中我们大家一定都接触过这三个数据集,那他们有什么区别,又分别应用于什么场景呢,接下来发表一下我个人的观点。


    训练集与测试集

    刚接触机器学习的小伙伴肯定是最早使用的是训练集和测试集,训练集测试集加模型可以构成一个很初级的机器学习项目,那他们使用来干什么的呢。

    训练集,顾名思义它是用来训练模型的,为了减少泛化误差,我们需要通过训练集不断的训练来使得我们的模型能够更好的接近真实数据。

    测试集,用来测试模型的准确性,我们将测试集应用于训练集训练好的模型,会得到一个模型的得分,例如混淆矩阵(Consufion Matrix),recall,f1等得分。

    这里有几个点需要注意

    • 一般我们划分训练集和测试集的比例是8:2
    • 为了防止数据窥探偏误和数据污染,我们需要去保证训练集和测试集的数据纯洁性,也就是在工作流程中,我们不能使用在测试数据集上计算的得到的任何结果。我们在训练时需要把测试集当成完全不存在的数据。

    验证集

    当小伙伴更加进一步了解机器学习后,他们会发现还有一个叫验证集的东西,听起来和测试集差不多,就会有很多小伙伴很困惑,这里我来简单介绍下我的看法。

    我们知道我们在搭建一个模型之前会对模型的一些参数进行设置,我们称之为超参数(HyperParameter)例如神经网络的层数和每层的节点数,随机森林的决策树树量等,这些参数也会极大的影响我们的模型得分,有专门的算法可以用来调整这些超参数,例如网格搜索、随机搜索,贝叶斯优化等这些我们以后再提。

    我们知道模型会通过训练集的loss function,使用梯度下降来调节模型的参数,而超参数一旦确定要想更改就几乎等于重新训练一个模型,验证集的其中一个作用就是,调节超参数是的模型泛化能力最强,根据几组模型验证集上的表现决定哪组超参数拥有最好的性能。


    验证集与测试集

    验证集(validation set): 查看模型训练的效果是否朝着坏的方向进行。验证集的作用是体现在训练的过程。举个栗子: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 set): 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。测试集的作用是体现在测试的过程。

    对原始数据进行三个数据集的划分,也是为了防止模型过拟合。当使用了所有的原始数据去训练模型,得到的结果很可能是该模型最大程度地拟合了原始数据,亦即该模型是为了拟合所有原始数据而存在。当新的样本出现,再使用该模型进行预测,效果可能还不如只使用一部分数据训练的模型。

    一般我们划分数据集比例是训练集:验证集:测试集 = 6:2:2

    当数据集很大时也可以训练集:验证集:测试集 = 98:1:1

    更多相关内容
  • 将自己的数据集划分为py-faster-rcnn所需的集(训练集验证集、训练验证集测试集),读取xml文件生成对应的txt文件。
  • 在学习《深度学习原理与pythorch实战》这本书的4.3.4划分数据集这一小节(即76页划分数据集)的过程中,提到了训练集测试集验证集这几个概念,以及为何相对于通用的训练集测试集,多了一个验证集的概念。...

    在学习《深度学习原理与pythorch实战》这本书的4.3.4划分数据集这一小节(即76页划分数据集)的过程中,提到了训练集、测试集与验证集这几个概念,以及为何相对于通用的训练集、测试集,多了一个验证集的概念。不过这本书讲解还是没有那么透彻清晰,基于此查了很多资料,又加深巩固理解了训练集、测试集和验证集的概念。

    一、定义

    Ripley, B.D在《Pattern Recognition and Neural Networks》(1996)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.

    翻译为中文大白话就是

    训练集(train set) —— 用于训练模型(拟合参数):即模型拟合的数据样本集合,如通过训练拟合一些参数来建立一个分类器。

    验证集(validation set)—— 用于确定网络结构或者控制模型复杂程度的超参数(拟合超参数):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),防止过你话的现象出现,以决定如何调整超参数。具体原理参照本文的二(三)。

    测试集(test set) —— 用来评估模最终模型的性能如何(评价模型好坏):测试集没有参于训练,主要是测试训练好的模型的准确能力等,但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。说白了就只用于评价模型好坏的一个数据集。

    二、图解训练集、测试集和验证集

    (一)是否参与训练

    基于数据集是否参与了训练过程,可通过下图来理解,即测试集完全没参与训练,它只是用于测试,评估模型到底性能如何

    (二)训练集与测试集

    这种最常见的方法就是将数据分为训练集和测试集两个部分,先用训练集训练算法模型,再用测试集测试准确率,示意图如下。

     (三)训练集、测试集与验证集

            在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。

            但是我们思考一下,如果数据集仅仅分为训练集和测试集,那么我们通过修改一些超参数(不能通过学习来自动调整的参数)来降低误差,但是这种方法在实际中的应用效果却并没有想象的那么好。这是因为超参数都是基于测试集来调整的,就相当于把测试集当成了训练超参数的数据。这样对于新的数据效果不一定会更好。

            于是就想出一种解决办法,即保留一个数据集作为验证集,在这些步骤做完之后再进行最终的验证。

     

     而训练集、验证集和测试集的工作流程如下图所示,可以很明显看到训练集用于训练模型,验证集用于调节超参数,而测试集就只是用于评估模型好坏的

    (四)交叉验证

     下图示意3折交叉验证法,如下所示

    三、数据集划分原则

    数据划分的方法并没有明确的规定,不过可以参考3个原则:

    1.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。
    2.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。
    3.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。

    展开全文
  • 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。 二、大规模数据集 而大数据时代,这个比例就不太适用了。因为百万级的数据集,即使拿1%的数据做test也有一万之多,已经足够...

    一、小规模数据集

    对于传统机器学习阶段(数据集在万这个数量级),一般分配比例为训练集和测试集的比例为7:3或是8:2。为了进一步降低信息泄露同时更准确的反应模型的效能,更为常见的划分比例是训练集、验证集、测试的比例为6:2:2。
    在这里插入图片描述
    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。

    二、大规模数据集

    而大数据时代,这个比例就不太适用了。因为百万级的数据集,即使拿1%的数据做test也有一万之多,已经足够了。可以拿更多的数据做训练。因此常见的比例可以达到98:1:1,甚至可以达到99.5:0.3:0.2等。
    在这里插入图片描述

    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。

    展开全文
  • 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

    展开全文
  • 训练集 验证集 测试集 比例

    千次阅读 2021-08-13 17:40:26
    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...
  • 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、...
  • 训练集验证集测试集 ● 选择题 以下说法错误的是: A 训练集用于训练模型 B 验证集测试集作用类似 C 验证集通常配合训练集进行超参数调优和模型评估 D 测试集通常在训练后测试模型的泛化能力 ● ...
  • yolov5区分训练集验证集测试集

    千次阅读 2022-03-30 17:16:59
    但是 # 需要分割训练集验证集测试集3个文件夹,每个文件夹有images和labels # 2个文件夹;此方法可以把imags和labels总文件夹,分割成3个文件夹; # file_path ='images 文件夹' # xmlpath= 'txt文件夹' # new_...
  • python划分训练集验证集测试集

    千次阅读 2022-02-21 15:39:04
    # 将图片和标注数据按比例切分为 训练集测试集验证集 import shutil import random import os # 原始路径 image_original_path = 'a/images/' label_original_path = 'a/annotations/' # 训练集路径 train_...
  • 训练集验证集测试集的作用

    千次阅读 2022-01-21 20:27:40
    训练集验证集测试集的作用
  • 一、训练集测试集 1.概念 我们训练机器学习模型,目的是使用已有数据来预测未知的数据,通常我们称模型对未知数据的预测能力称为泛化能力。为了评估一个模型的泛化能力,通常我们会将数据分成训练集测试集,...
  • 初学者对于训练集(train set)、测试集(test set)、验证集(validation set)这三个概念和应用非常容易搞混,这里我结合各种博文和书籍上的讲解进行总结: 训练集 参与训练,模型从训练集中学习经验,从而不断减小训练...
  • 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...
  • 二、训练集测试集验证集 三、训练集测试集验证集的比例 一、深度学习的数据 在深度学习或机器学习的过程中,数据无疑是驱动模型的主要能量,通过训练现有数据,得到相应的网络参数,使得我们所设计的...
  • train_rate,val_rate分别代表训练集验证集比例 from sklearn.model_selection import train_test_split train_idx, val_test_idx, _, y_validate_test = train_test_split(index, labels, stratify=labels, ...
  • 测试集:用测试集的数据来测试模型,通过测试集来评估你的模型,就可以得到对这个误差的评估 验证集:当使用正则化等算法防止过拟合时,需要用验证集得到最佳的超参数和模型 了解一个模型对于新场景的泛化能力...
  • 文章目录1、数据集类型1.1 训练集1.2 验证集1.3 测试集1.4 验证集/测试集区别2、四种交叉验证方法2.1 留出法 (holdout cross validation)2.2 k 折交叉验证(k-fold cross validation)2.3 留一法(Leave one out ...
  • 对于所有的训练集,训练一个epoch之后(当然也可以自己设定),使用用验证集测试一下模型训练效果,由于训练集验证集的不可交性,所以在验证集上面的结果是有参考意义的。 验证集并没有参与训练过程中的梯度下降...
  • 训练集验证集以及测试集的区别

    千次阅读 2021-10-20 23:33:25
    训练集:含有参考答案的数据,用来训练模型的已标注数据,用来建立模型,发现规律 验证集:模型训练过程中单独留出的样本集,用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步...训练集/验证集的划分:两种方法 
  • 如train_scale=0.6, val_scale=0.2, test_scale=0.2,即该文件夹按0.6、0.2、0.2比例随机划分为训练集验证集测试集,根据需要自行更改数值,适用于文件夹包含多个子文件夹的情况,实现每个类均按比例划分。...
  • 训练集是为了训练出一个模型,测试集是为了测试训练出来的模型的准确度,验证集主要为了对模型进行一些参数调整。 下面的内容都是转自这篇博客的:https://blog.csdn.net/LUFANGBO/article/details/79308290 训练...
  • 机器学习 模型评估指标 - ROC曲线和AUC值机器学习算法-随机森林初探(1)机器学习算法-随机森林之理论概述随机森林与其他机器学习方法不同的是存在OOB,相当于自带多套训练集测试集...
  • 训练集验证集测试集

    千次阅读 2020-12-20 16:38:49
    机器学习简单流程:使用大量和任务相关的数据训练模型;通过模型在数据上的误差不断迭代训练模型,得到对数据拟合合理的模型;将训练好调整好的模型应用到真实的场景中;我们最终的目的是将训练好的模型部署...
  • 如何划分训练集验证集测试集

    千次阅读 2020-08-04 22:47:19
      在机器学习、深度学习领域,我们通常会将数据分为训练集验证集测试集三部分。   训练集的目的是去训练不同的模型;   验证集则是去评估各个模型,选出最好的1或2个模型;   测试集则是最后测试一下...
  • 首先将模型参数分为可训练参数和超参数。拿神经网络来说,需要反向传播...如果打比赛,我们不知道测试集,所以将数据分为训练集验证集,但对我们自己来说,验证集就是测试集。 需要用到验证集的还有交叉验证。 ...
  • 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...
  • 训练集验证集测试集 在机器学习中,我们通常将样本分成训练集验证集测试集三部分。 应用深度学习是一个典型的迭代过程,需要多次循环往复,才能为应用程序找到一个称心的神经网络,因此循环该过程的效率是...
  •  分为训练集测试集验证集), 为交叉验证创建分割文件 为交叉验证创建重复文件 分层分割 组别分割, 用于K折验证 分块分割(如果应该保留数据的顺序) 函数create_timefolds可以进行时间序列的分割,其中样本外...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 111,940
精华内容 44,776
关键字:

训练集测试集验证集

友情链接: huffman.zip