模型选择：训练误差&泛化误差+验证数据集&测试数据集+k-则交叉验证+过拟合&欠拟合

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本文探讨了过拟合现象，当模型在训练数据上表现优异，但在未见过的数据上表现糟糕的情况。过拟合发生时，模型过度学习了训练数据中的噪声，导致泛化能力下降。理解并解决过拟合问题对于提升模型的实际应用至关重要。

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过拟合把噪音都拟合上了，泛化不行了

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实际样例

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机器学习——算法性能（误差）改进及调参技巧
qq_43280087的博客
02-21 2463
机器学习调参技巧 通常，我们训练一个机器学习算法，等其收敛后，还要用一些测试集去验证算法性能。此时，我们可能就会遇到各种各样的问题。例如，我们使用正则化的线性回归去预测房子的价格，当我们将训练好的算法应用到一组新的测试数据时，可能预测的结果误差很大，那么我们应该使用方法去改进算法呢？ 一些常见的方法有： ...
机器学习入门学习笔记（一）模型的评估和选择
chengdong996的博客
06-17 3609
一、一些基本概念 错误率(errorrate)：分类错误的样本数占样本总数的比例。在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m。 精度(accuracy) = 1-错误率= 1-a/m。 训练误差(training error)或经验误差(empirical error)：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。 泛化误差(generalizationerror)：在新样本上的误差。 我们希望得到的是在新样本上能表现得很好的学习器，或者说是得到泛化误差小的学习器。然而，我们...
一文彻底搞懂深度学习 - 模型评估
最新发布
aolan123的博客
01-22 1166
能够，并。依赖于模型评估这一关键环节。，以确定模型在新数据上的表现如何。训练集（Training Set）：用于模型学习的数据集，通过不断调整参数来最小化训练误差。验证集（Validation Set）：在训练过程中用于评估模型性能，以选择最佳参数和避免过拟合的数据集。测试集（Test Set）：模型训练完成后，用于评估模型泛化能力的独立数据集。
训练集，验证集，测试集，泛化误差总结
weixin_42887772的博客
06-19 1921
模型参数包含两类：训练集参数，超参数；我们的工作是让这两类参数都达到最优 如果不需要调整模型的超参数，那可以不用验证集； 验证集的作用是模拟测试集，我们是在验证集上调参的，如果超参适合验证集，那大概率也适合测试集；如果在训练集上调参，调出的参数是适合训练集的，训练集上的好性能泛化不到测试集（overfitting）；验证集和测试集对于模型来说都是未知的； 任何来自测试集的反馈都属于作弊； 举个形象的例子：训练集可以比作例题，测试集可以比作模拟题，可以刷很多遍，测试集可以比作期末考试，只能做一遍；训练集：参与
训练误差和泛化误差、K折交叉验证
weixin_39454351的博客
05-29 3408
我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。 让我们以高考为例来直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念。训练误差可以认为是做往年高考试题（训练题）时的错误率，泛化误差则可以通过真正参加
关于训练误差、测试误差、泛化误差
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On the road to profession
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我们在学习模式识别的时候，总是会遇到一些专业词汇，而其中有的专业词汇叫人傻傻分不清。 今天我就来说说训练误差、测试误差、泛化误差到底是什么，区别所在。 对于分类学习算法，我们一般将样本集分为训练集和测试集，其中训练集用于算法模型的学习或训练，而测试集通常用于评估训练好的模型对于数据的预测性能评估。而这个先后顺序就是先将算法在训练集上训练得到一个模型，然后在测试集上评估性能。 这个...
训练集误差和验证集误差
栋哥修炼日记
05-13 4806
前言 通常，数据集会被分为3份，训练集，验证集，测试集。训练集的用途不用多说，验证集主要为了对比训练集从而判断是否发生过拟合！举个例子，如果训练集上精度比测试集上精度高很多，说明发生了过拟合，这时候就要调整模型，再次训练。通过几个回合的较量，有限数据下的最优模型出炉后，就该测试集登场了，测试集的作用就是检验模型的泛化能力！ train loss是训练数据上的损失，衡量模型在训练集上的拟合能力。val loss是在验证集上的损失，衡量的是在未见过数据上的拟合能力，也可以说是泛化能力。模型的真正效果应该用val
深度学习中验证集与测试集的区别
qq_40703341的博客
11-20 2193
验证集 —— 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。 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。 训练集用于模型参数，测试集用于估计模型对样本的泛化误差，验证集用于“训练”模型的超参数。 我们知道一个机器学习模型通常包括两个部分的参数：模型参数和超参数。其中超参数是用于控制模型行为的超参数，这些参数不是通过模型本身学习而来的。例如多项式回归模型里面，多项式的次数，学习速率是超参数。这些超参数不能由模型本身
【机器学习】交叉验证，K折交叉验证的偏差和方差分析
evillist的博客
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经验误差与泛化误差、偏差与方差、欠拟合与过拟合、交叉验证
zhihua_oba的博客
12-01 1万+
经验误差与泛化误差、偏差与方差、欠拟合与过拟合、交叉验证 主要内容 经验误差与泛化误差 偏差与方差 欠拟合与过拟合 交叉验证 一、经验误差（训练误差）与泛化误差   经验误差（训练误差）：模型在训练集上的误差称为“经验误差”（empirical error）或者“训练误差”“training error”。   泛化误差：模型在新样本集（测试集）上的误差称为“泛化误差”（generalizat
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世上再无张显宗
06-10 5202
模型训练之数据处理-数据划分
python-学习曲线，判断过拟合，欠拟合
reallyr的博客
02-18 8401
学习如何判断是否过拟合 欠拟合 以及模型是否效果很好，这是三组数据： 数据似乎按照二次方程式很好的分布，我们尝试拟合三个模型，第一个线性（一次）模型，效果不是太好 因为欠拟合 所以是个偏差很高的模型，第二个是二次方程式模型 效果不错，第三个是六次多项式，过拟合了 因此是高方差的模型。 现在我们将画出一些曲线 以便区分这些模型，先从高偏差线性模型开始，我们先使用几个点训练该模型，然后逐步增加...
Pytorch学习(五）——欠拟合和过拟合
qq_38816432的博客
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Diffusion扩散模型简述 + 代码demo
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在PyTorch中，默认情况下，GPU上的操作是在默认流（default stream）中执行的。默认流是一个序列化的流，其中的操作按照它们出现的顺序逐个执行。这意味着在没有显式指定其他流的情况下，所有的操作都会在默认流中执行。[JIT] 在 TorchScript 中支持 CUDA 流 https://github.com/pytorch/pytorch/issues/41355。然而，PyTorch还提供了功能可以将操作提交到其他流中执行，以充分利用GPU的并行性。来创建其他流，并使用。
WideResNet(宽残差网络)介绍与代码
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官方文档 https://www.cnpython.com/pypi/torchinfo 之前的方法总是print(model)，或者在debug的时候去取值，但是在pip install torchinfo ，可以很方便的查看网络中的信息： # 官方的例子 from torchinfo import summary import torchvision model = torchvision.models.resnet152() summary(model, (1, 3, 224, 224), dept
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