深度学习基础：数据集及其拆分（类别标签、数据集与有监督学习、留出法、K折交叉验证、分层抽样策略、网络搜索调超参数）

最新推荐文章于 2024-04-14 19:11:17 发布

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分类专栏：深度学习文章标签：深度学习人工智能留出法 K折交叉验证分层抽样策略

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本文探讨了鸢尾花数据集的数学表示，类别标签的含义，以及它在有监督学习中的应用。深入讲解了训练集与测试集的划分方法，如留出法和K折交叉验证，并介绍了分层抽样策略。同时涵盖了超参数调优的网络搜索技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 鸢尾花数据集

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2 数据集的数学表示

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3 类别标签（ground truth、gold standard）

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4 数据集与有监督学习

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5 训练集、测试集的拆分

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6 训练集测试集拆分（留出法）

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7 K折交叉验证

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8 分层抽样策略（Stratified k-fold）

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9 用网络搜索来调超参数

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