训练集测试集验证集
@鬱清2380：测试集和训练集是什么意思?一道关于统计的数学建模题目中有一问这样说的:“将已给定的3588个数据随机分成测试集和训练集,使用测试集重新讨论上... - 作业帮
巩承13853268915…… [答案] 训练集用于建立模型,测试集评估模型的预测等能力.随机选出一些数据作为模型(训练集),发现其规律,然后把3588个数据剩下的部分作为一个类似模型(就叫测试集),计算检测这个模型的规律与训练集的误差等,从而确定这个规律是否正确. ...
@鬱清2380：训练集和测试集有什么区别 -
巩承13853268915…… 训练集用于建立模型,测试集评估模型的预测等能力.随机选出一些数据作为模型(训练集),发现其规律,然后把3588个数据剩下的部分作为一个类似模型(就叫测试集),计算检测这个模型的规律与训练集的误差等,从而确定这个规律是否正确. 测试集和训练集在数学,化学建模计算领域中都要应用到
@鬱清2380：为什么深度学习中一定要有测试集 -
巩承13853268915…… 为了避免过拟合,训练集表现很好的参数,在测试集里如果表现不一致就说明有过拟合的存在. 数据一般分为训练集+验证集+测试集. 训练集用于训练模型的参数 验证集用于验证不同模型的性能(不是必须) 测试集用于测试训练好的模型的性能
@鬱清2380：测试数据集 和验证数据集 之间的区别 -
巩承13853268915…… 我不太明白你的意思,但是我做神经网络或者其他数据数据分析时.只需要将数据分成两部分,即训练集和测试集,我想你说的测试集和验证集应该是一个意思.都是用来验证由训练集构建的数学模型.
@鬱清2380：如何构建训练集和测试集 成什么比例 -
巩承13853268915…… 分开训练集、测试集 然后,对训练集寻优,构建好决策函数 然后用测试集验证准确率,达到满足需要准确率后,就可以拿新数据分类啦~
@鬱清2380：神经网络欠拟合是不是每次输出结果都一样,称为欠拟合,都准确无误称为过拟合? -
巩承13853268915…… 不是的.神经网络训练有训练集和测试集,一般数据比为7:3或8:2.训练集用于生成神经网络的逻辑,测试集用于验证神经网络的正确性.如果训练集的准确率很高,而测试集很低,说明训练集模拟出的逻辑仅对训练集适用,而和实际差异很大,这种现象称为过拟合.如果训练集和测试集准确率都很低,说明由于数据本身原因,或神经网络的不良特性,导致神经网络无法符合实际逻辑,这种现象称为欠拟合.
@鬱清2380：在机器学习建模的不同阶段,数据集可以分为训练集、测试集和验证集...
巩承13853268915…… 交叉验证(Cross Validation)是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(training set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训...
巩承13853268915…… [答案] 训练集用于建立模型,测试集评估模型的预测等能力.随机选出一些数据作为模型(训练集),发现其规律,然后把3588个数据剩下的部分作为一个类似模型(就叫测试集),计算检测这个模型的规律与训练集的误差等,从而确定这个规律是否正确. ...
@鬱清2380：训练集和测试集有什么区别 -
巩承13853268915…… 训练集用于建立模型,测试集评估模型的预测等能力.随机选出一些数据作为模型(训练集),发现其规律,然后把3588个数据剩下的部分作为一个类似模型(就叫测试集),计算检测这个模型的规律与训练集的误差等,从而确定这个规律是否正确. 测试集和训练集在数学,化学建模计算领域中都要应用到
@鬱清2380：为什么深度学习中一定要有测试集 -
巩承13853268915…… 为了避免过拟合,训练集表现很好的参数,在测试集里如果表现不一致就说明有过拟合的存在. 数据一般分为训练集+验证集+测试集. 训练集用于训练模型的参数 验证集用于验证不同模型的性能(不是必须) 测试集用于测试训练好的模型的性能
@鬱清2380：测试数据集 和验证数据集 之间的区别 -
巩承13853268915…… 我不太明白你的意思,但是我做神经网络或者其他数据数据分析时.只需要将数据分成两部分,即训练集和测试集,我想你说的测试集和验证集应该是一个意思.都是用来验证由训练集构建的数学模型.
@鬱清2380：如何构建训练集和测试集 成什么比例 -
巩承13853268915…… 分开训练集、测试集 然后,对训练集寻优,构建好决策函数 然后用测试集验证准确率,达到满足需要准确率后,就可以拿新数据分类啦~
@鬱清2380：神经网络欠拟合是不是每次输出结果都一样,称为欠拟合,都准确无误称为过拟合? -
巩承13853268915…… 不是的.神经网络训练有训练集和测试集,一般数据比为7:3或8:2.训练集用于生成神经网络的逻辑,测试集用于验证神经网络的正确性.如果训练集的准确率很高,而测试集很低,说明训练集模拟出的逻辑仅对训练集适用,而和实际差异很大,这种现象称为过拟合.如果训练集和测试集准确率都很低,说明由于数据本身原因,或神经网络的不良特性,导致神经网络无法符合实际逻辑,这种现象称为欠拟合.
@鬱清2380：在机器学习建模的不同阶段,数据集可以分为训练集、测试集和验证集...
巩承13853268915…… 交叉验证(Cross Validation)是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(training set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训...
