68、机器学习模型评估、训练与优化全解析

机器学习模型评估、训练与优化全解析

一、模型评估集的使用

1.1 验证集的作用

验证集主要用于比较不同的模型。通过在验证集上评估各个模型的性能，我们能够从中挑选出最佳的模型，并且对模型的超参数进行调整。这一步骤是模型选择和优化的关键环节，它使得我们可以在众多的模型和参数组合中找到最适合当前任务的方案。

1.2 训练开发集的使用

当训练数据与验证集、测试集的数据可能存在不匹配的风险时，就需要用到训练开发集。验证集和测试集的数据应该尽可能接近模型投入生产后所使用的数据。训练开发集是从训练集中划分出来的一部分数据，模型不会在这部分数据上进行训练。具体操作流程如下：
1. 模型在训练集的其余部分进行训练。
2. 分别在训练开发集和验证集上对模型进行评估。
- 如果模型在训练集上表现良好，但在训练开发集上表现不佳，那么很可能模型对训练集产生了过拟合。
- 如果模型在训练集和训练开发集上都表现良好，但在验证集上表现不佳，这可能意味着训练数据与验证集、测试集的数据存在显著的不匹配。此时，我们应该尝试改进训练数据，使其更接近验证集和测试集的数据。

1.3 避免在测试集上调整超参数

如果直接使用测试集来调整超参数，会存在过拟合测试集的风险。这样测量得到的泛化误差会过于乐观，可能导致我们推出的模型在实际应用中的表现不如预期。因此，测试集应该仅用于最终模型的评估，而不应用于超参数的调整。

二、模型训练方法

2.1 大规模特征训练集的处理

当训练集包含数百万个特征时，我们可以选择随机梯度下降（Stochastic Gradie