模型评估-留出法

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#人工智能 #机器学习

在机器学习中，为了评估模型，需要将数据集D划分为训练集S和测试集T。通常避免随机划分，而是采用分层抽样确保数据分布平衡。由于留出法的矛盾，即S大小影响模型相似性和评估准确性，一般选择1/5-1/3的数据作为测试集。多次实验并取平均误差作为模型性能的参考。

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对于一个机器学习问题，我们通常有数据集D（用于训练模型），但我们还需要评估模型，因此不能把整个D用于训练，因为拿训练过的数据再去评估必然无效。那么最基本的方法就是留出法：

把D划分为两部分：训练集S和测试集T，其中SUT=D,S∩T=Φ。

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python实现留一法_数据分割：留出法train_test_split、留一法LeaveOneOut、GridSearchCV(交叉验证法+网格搜索)、自助法...
weixin_39769767的博客
12-17 3259
1.10 交叉验证，网格搜索学习目标目标知道交叉验证、网格搜索的概念会使用交叉验证、网格搜索优化训练模型1 什么是交叉验证(cross validation)交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。1.1 分析我们之前知道数据分为训练...
sheng的学习笔记-AI-模型评估-留出法、交叉验证法、自助法
coldstarry的专栏
12-25 801
K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）是一种常用的模型评估和模型选择方法，它通过将数据集分成K个大小相等的子集（或尽可能相等），然后使用其中K-1个子集进行训练，剩下的1个子集用于测试，这个过程重复K次，每次选择不同的子集作为测试集。以上的场景是，比如100万的数据，留下5万作为最终测试集， 还剩下95万的数据作为训练集和验证集，那我是90万作为训练集，5万作为固定的，将90万的数据分为10个批次（每个批次互斥，每个批次10万的数据）每次fit的时候训练集是10万。
机器学习之路01——模型评估之“留出法(hold-out)”
BigData_DK的博客
11-01 1万+
留出法(hold-out) 直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另外一个作为测试集T，即D=S∪T,S∩T=0.在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的评估 需要注意的问题： 1.训练/测试集的划分要尽可能的保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响 2.在给定训练/测试集的样本比例后，仍然存在多种划分方式对初始数据集D进...
《交叉验证：机器学习中模型性能评估的实用方法详解》
最新发布
2501_91651544的博客
05-27 290
在机器学习中，它不仅是一种评估工具，更是一种思维方式：拒绝“一次性判断”，用统计方法量化模型的稳定性与泛化能力，从而在复杂的现实场景中，做出更可靠的决策。• 关键操作：确保每折数据的类别比例与整体一致（如K=5时，每折含2%正样本、18%负样本），避免某折因样本失衡导致评估偏差。3. 结果：随机森林的MSE均值（2.3万²）低于线性回归（3.8万²），且各折MSE方差更小，最终选择随机森林模型。• 操作：将数据随机分为训练集（如80%）和测试集（20%），训练后用测试集评估。
简述留出法。
weixin_35756373的博客
01-06 612
留出法是一种用于模型选择和评估的方法。在训练机器学习模型时，我们通常会将数据分为训练集和测试集。我们使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。留出法就是在这种情况下使用的方法。 具体来说，留出法是将数据分成训练集和测试集，然后用训练集训练模型，用测试集评估模型的性能。这种方法可以帮助我们了解模型在未知数据上的表现情况，从而更好地判断模型的优劣。 ...
留出法(简单交叉验证)
weixin_46556352的博客
03-31 946
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit from sklearn.model_selection import ShuffleSplit from collections import Counter from sklearn.datasets import load_iris def test01(): # .
【机器学习（10）】模型评价：数据集划方法（留出法和交叉验证法）
lys_828的博客
03-05 2081
数据集划分方法 1） 划分基本准则：保持训练集和验证集之间的 互斥性         准则解释：测试样本尽量不在训练样本中出现，以保证验证集上的表现能代表模型的泛化能力（比如期末测试题上出的内容不是课上讲的原题） 2） 留出法：         直接将数据集划分成两个互斥的集合，其中一个做训练集，一...
详解python实现交叉验证法与留出法
09-19
在机器学习领域，数据集的划分对于模型的评估至关重要。本文主要探讨了两种常见的数据划分方法：留出法和交叉...Python的`sklearn`库提供了方便的工具，可以帮助我们轻松实现这两种方法，为模型评估提供可靠的依据。
模型评估与选择：经验误差与过拟合、评估方法（留出法、交叉验证法、自助法）
Q_ym006的博客
06-23 653
误差（误差期望）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”。学习器在训练集上的误差称为“训练误差”、“经验误差”；在新样本上的误差称为“泛化误差”过拟合与欠拟合：过拟合：学习器把训练样本学习得太好，得到的经验误差很小，这时，很可能已经把训练样本自身的一些特点当做了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样会导致泛化性能下降，这种现象称为“过拟合”。欠拟合：指对训练样本的一般性质尚未学好。模型选择：学习算法、参数配置的不同会产生不同的模型理想的解决方案是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误
模型评估-交叉验证与自助法
EteYogix
09-07 4041
交叉验证法： 实质上是多次的留出法。把数据集D分为k个互斥子集（分层抽样），每次选一个子集作为测试集，其他的集合作为训练集，循环k次，求误差平均值。 如果每个子集只包含一个数据，那么叫做留一法。这样的方法显然耗时较多。 自助法： 它以自助采样法(bootstrap sampling)为基础，具体做法很简单，对m个样本进行m次有放回采样得到训练集。剩下的作为测试集。 由于是有放回，
统计学习：模型评估与选择--留出法（python实现）
勤劳鸟儿
12-18 3837
使用测试集来测试学习器对新样本的判别能力，然后在测试集上的“测试误差”作为泛化误差的近似，且假设测试样本是从样本真实分布中独立同分布采用而得。这样的目的也就是利用测试样本模拟真实模型应用场景，看下模型对于现实的数据预测能力如何。
机械学习—零基础学习日志009（评估方法1留出法）
AI_freshfish的博客
07-08 1315
例如通过对D进行分层采样而获得含 70% 样本的训练集S和含 30% 样本的测试集T，若D包含 500 个正例、500个反例，则分层采样得到的S应包含 350 个正例、350 个反例，而T则包含 150 个正例和 150 个反例；训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响，例如在分类任务中至少要保持样本的类别比例相似，如果从采样的角度来看待数据集的划分过程，则保留类别比例的采样方式通常称为“分层采样”。，既要训练，又要测试，怎样才能做到呢？
机器学习：数据分割-留出法
Wei_sx的博客
12-18 629
留出法是构建和评估机器学习模型中一种易于实现且直观的数据分割方法。尽管它在某些情况下可能不如交叉验证等方法稳健，但在样本量充足的情况下，它能快速给出模型性能的一般评估。
深度理解hold-out Method(留出法)和K-fold Cross-Validation（k折交叉验证法)
谦卑
08-06 2万+
模型评估(Model Evaluation) 1.测试集(testing set) 测试集(testing set)： 通常，我们可通过实验测验来对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择，为此，需要一个“测试集”来测试学习器对新样本的判别能力。然后以测试集上的“测试误差”(testing error)作为泛化误差的近似。 通常我们假设测试样本也是从样本真实分布中独立同分布采样而得到。但需要注意的是，测试集应该尽可能与训练集互斥，即测试样本尽量不在训练集中出现，未在训练过程中使用过。
机器学习｜留出法（简单交叉验证）
长行
02-11 468
训练集划分方法
深度学习评估方法--留出法、交叉验证法、自助法
qq_69954039的博客
10-22 5317
这抽取出的m个样本就是D’，当然D中数据集肯定有部分样本从来没被抽到过，那么没被抽到过的这些数据集就能用作测试集D。训练/测试集的划分要尽可能的保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响。留一法：k折交叉检验中数据集D中包含m个样本，k=m，留一法不受划分方式的印象，每一个样本都是一个子集。留出法是直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T。数据集D：1000，训练集：700，测试集：300.训练集~模拟试卷，测试集~正式考试试卷。
【机器学习】模型评估与选择（留出法、交叉验证法、查全率、查准率、偏差、方差）
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齐在的专栏
12-22 2万+
1. 过拟合 过拟合是指学习模型对训练样本预测得很好，但对新样本预测很差的现象。这通常是由于学习模型能力过于强大，以至于把训练样本自身的一些特点当做了一般性质。   过拟合是无法彻底避免的，只能缓解。模型选择就是要旨在避免过拟合并提高模型的预测能力。
机器学习数据集划分留出法，留一法，交叉法，自助法
weixin_47870618的博客
03-08 1万+
实验一 模型评估方法-数据集划分 1.数据集划分方法 对于一个包含m个样例的数据集，划分训练集S和测试集T的方法有：留出法（hold-out）、交叉验证法（cross validation）、留一法（Leave-One-Out,LOO）和自助法（boostraping）。 1）留出法 留出法：直接将数据集D划分为两个互斥的集合，一个作为训练集S，另一个作为测试集 T，即D=S∪T，S∩T=∅。 例如：数据集D中包含1000个样例，其中有500个正例和500个反例。我们可以使用7:3 ...
数据集划分方法(留出法、交叉验证)
qq_43468807的博客
04-25 1万+
一、留出法     留出法(hold_out)直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T，即D=S⋃T,S⋂T=∅D=S\bigcup T,S\bigcap T=\emptysetD=S⋃T,S⋂T=∅，在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。 举例： from sklearn.datasets import load_breast_c...
留出法对模型性能进行评估
06-13
留出法（Hold-out）是一种常用的模型性能评估方法，它将原始数据集随机分成训练集和测试集，训练集用于模型训练，测试集用于模型评估。留出法通常采用以下步骤： 1. 将原始数据集随机分成训练集和测试集，通常训练集和测试集比例为7:3或8:2。 2. 在训练集上训练模型，并使用测试集对模型进行评估。 3. 计算模型在测试集上的性能评价指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R^2）等。 4. 多次使用不同的随机种子进行实验，计算模型在不同测试集上的性能评价指标，并取平均值作为最终评估结果。 留出法的优点是简单易用，适用于小样本数据集，但缺点是可能会产生评估结果不稳定的问题，因为评估结果受到测试集的随机性影响。为了减少这种随机性，可以采用交叉验证等更加稳健的评估方法。
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