测试集验证集和训练集的作用
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测试集(Test set)的作用:
用于评估训练出的模型效果,但不会改变模型的参数及效果,一般验证模型是否过拟合或者欠拟合,决定是否重新训练模型或者选择其他的算法。
验证集(开发集)(Dev set)的作用:
因为训练集和测试集均源自同一分布中,随着时间的流逝,近期样本的分布与训练模型的样本分布会有变化,需要校验训练好的模型在近期样本(验证集)是否有同样的效果,即模型的稳定性、鲁棒性、泛化误差。
训练集(Training set)的作用:用于训练有监督模型,拟合模型,调整参数,选择入模变量,以及对算法做出其他抉择。
扩充知识:
测试集、验证集、训练集三者之间的区别:
训练集:用于模型拟合的数据样本,即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: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。
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。
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