机器学习： 训练集、验证集、测试集关系

最新推荐文章于 2025-07-07 11:25:20 发布
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#机器学习 #测试 #训练集 #验证集 #关系

本文介绍了机器学习中训练集、验证集和测试集的概念及其用途。训练集用于构建和训练模型，验证集用于模型选择和参数调整，测试集则用于评估模型的泛化能力。当样本量有限时，常使用K折交叉验证来替代验证集。同时，文章提及了数据偏差和方差的概念，它们分别衡量预测值与真实值的偏离程度和预测值的离散程度。

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最近在看机器学习的东西发现验证集的（Validation set） 有时候被提起到，以时间没明白验证集的真正用途。

一、三个词的定义

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【机器学习】训练集/验证集/测试集释疑
shuaixio的博客
09-30 1万+
数据集的划分，训练集、验证集、测试集，关于数据集的一些疑问
机器学习中的验证集
weixin_46509574的博客
09-11 1387
在机器学习中，一般将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中，测试集用来检验最终选择最优的模型的性能如何。 在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集（train set），验证集（validation set ) 和测试集（test set）。其中训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。一个典型...
机器学习中的训练集，验证集及测试集的关系
zhixiongzhao的博客
05-18 1667
最近在看机器学习的东西发现验证集的（Validation set） 有时候被提起到，以时间没明白验证集的真正用途。 首先，这三个名词在机器学习领域的文章中是很常见的，以下是这三个词的定义。  Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights]
训练集/验证集/测试集的区别
最新发布
jixingye_1987的专栏
07-07 957
​四个维度展开说明。
训练集、测试集与验证集：机器学习模型评估的基石
异构算力老群群（在读985计算机博士生）的技术博客
05-15 1076
在机器学习中，为了评估模型的性能，我们通常会将数据集划分为训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）。这种划分有助于我们更好地理解模型在不同数据上的表现，并据此调整模型参数，避免过拟合和欠拟合。本文将详细介绍这三个集合的作用，并通过代码演示如何进行数据集的划分。训练集、验证集和测试集的合理划分是机器学习模型评估的关键步骤。在实际应用中，我们应该根据具体问题和数据集的特点来选择合适的划分比例和方法。
训练集、验证集和测试集
机器视觉博客
09-24 941
训练集：用于训练模型。验证集：用于调整模型参数和选择最佳模型。测试集：用于最终评估模型性能。这种数据集划分方法能够准确评估模型在新数据上的泛化能力，减少过拟合的风险，提高模型的实际应用效果。
数据集分割的艺术：训练集、验证集与测试集的划分策略
08-14
本文将探讨如何将数据集分割为训练集、验证集和测试集，并提供一些代码示例来说明这一过程。 合理地分割数据集是机器学习项目中的一个重要步骤。通过遵循上述原则和方法，可以确保模型在训练、验证和测试阶段都能...
机器学习：训练集和测试集
weixin_52416594的博客
12-29 3259
机器学习：训练集和测试集1 训练集和测试集的划分2 偏差和方差2.1 如何降低偏差2.2 如何降低方差 1 训练集和测试集的划分 训练集和测试集应该同分布 如果两者的分布不同，将更多关注放到测试集，多选一些和预测的分布相同的测试集 如果测试集效果不理想，先更新测试集，试着将测试集分出小部分重点关注集（eyeball dev set)来指导模型优化 对于大数据而言，训练集相对测试集来说比例并不用很大（训练集2/3测试集1/3不适用） 针对模型尽量选用多指标（准确率、召回率、F1-score）同时评价模型
机器学习：使用python生成训练集和测试集的方法实现
O * O的博客
09-27 4313
注意：所有函数仅针对西瓜数据集 留出法实现 实现思路：根据留出法的原理，需要将数据集分为互斥的两个集合，一个作为训练集，另一个作为测试集，在数据划分过程中需要分层采样，为了生成多组数据，需要每次随机划分。 首先统计一下数据集中的正例的个数: # 计算数据集中的正例数 for data in data_set: if data[-1] == "是": positive_size += 1 然后计算一下需要的训练集的大小: # 计算训练集大小 train
scikit-learn学习3.1.交叉验证:评估估计器性能
laolu1573的专栏
04-15 8431
在一个数据集上学习预测函数的参数并且在相同的数据集上测试是一种错误的方法：因为一个模型仅仅重复了刚刚训练过的样本的标签，这种情况下得分会很高，但是遇到没有训练过的样本就无法预测了。这种情况叫做过拟合。为了避免过拟合，一个常见的做法就是在进行一个（有监督的）机器学习实验时，保留一部分样本作为测试集（X_test, y_test）。需要注意的是，“实验”这个词并不是为了表示只是学术上使用，即使是商用场
机器学习中训练集、验证集和测试集的关系
anqijiayou的博客
03-16 2708
初学机器学习，有些基本知识理解不是太懂，点滴记录，每天都在进步。训练集、验证集和测试集是机器学习中比较基本的概念。初次接触时，感觉验证集和测试集是同一个东东，都是用来检验分类模型的好坏，仔细比较学习后，才发现它两有本质区别。训练集（Training set）用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集（Validatio...
机器学习之训练集，验证集，测试集
wuzhiwuweisun的博客
09-16 2674
网上看见一篇 博客把这三者的关系讲的很明白，简单来说（ 往细深究的话不是很准确 ），三者的关系如下： 训练集是为了训练出一个模型，测试集是为了测试训练出来的模型的准确度，验证集主要为了对模型进行一些参数调整。 下面的内容都是转自这篇博客的：https://blog.youkuaiyun.com/LUFANGBO/article/details/79308290 训练集（train)、验证集（valida...
训练集和测试集的标准化处理
keep用心的博客
06-04 1110
数据预处理踩坑
交叉验证--分离训练集和测试集--标准化归一化--数据特征筛选
热门推荐
weixin_42053726的博客
11-18 1万+
目录 1,将全部数据分离成训练集和测试集（之前首先先将x和y分类出来才可以） 2，将训练集分离做交叉验证 3、归一化----标准化---正则化----Python的实现 1、(0,1)标准化： 2、Sigmoid函数 4、sklearn数据特征重要程度的筛选 Python特征选择的四种方法（参考网址） 1,将全部数据分离成训练集和测试集（之前首先先将x和y分类出来才可以） ''...
简记：机器学习中关于训练集和测试集的标准化问题
炒茄子的博客
04-29 1449
错误处理：在未进行数据集划分之前，对所有特征项(X/因子项)进行标准化例如MinMaxScaler\Normalizer等方法，然后再进行数据集划分；或者在数据集划分之后分别对训练集和测试集进行独立的标准化。
使用标准化 (StandardScaler()) 时，在训练集上使用fit_transform()，在测试集上使用transform()
weixin_42666153的博客
09-26 271
使用标准化 (StandardScaler()) 时，在训练集上使用fit_transform()，在测试集上使用transform()
训练集和测试集的标准化中的坑！！！
weixin_41584472的博客
07-28 7656
训练集和测试集的标准化中的坑！！！
对训练集，测试集，和验证集的理解
Gl_Zhang的博客
10-27 1667
对训练集，测试集，和验证集的理解 在网上看了一些资料，做了一些题目之后发现，很多人似乎对这些集合的称呼不太统一。参考周志华老师的《机器学习》，简单说一下自己对这些名词的理解。 训练集 训练过程使用的数据称为“训练数据”（training data），其中每个样本称为一个“训练样本”（training sample），训练样本的集合称为“训练集”（training set）。 测试集 “测试集”（t...
深度学习知识点总结（一）
qq_963157144的博客
08-17 801
目录： 1编译 2训练集 验证集 测试集之间关系 3Python 中list集合如何判断是否为空 4tensorflow pytorch 区别 1编译 java语言的"编译期"分为前端编译和后端编译两个阶段。前端编译是指把*.java...
机器学习中训练集(train)、验证集(dev)和测试集(test)的关系
qq_43744723的博客
09-10 9719
训练集、验证集和测试集是机器学习中比较基本的概念。初次接触时，感觉验证集和测试集是同一个东西，都是用来检验分类模型的好坏，仔细比较学习后，才发现它两有本质区别。 训练集（Training set） 用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。 验证集（Validation set） 通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确率。选出效果最佳的模型所对应的参数，即用来调整模型参数
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