train,dev,test数据集作用

最新推荐文章于 2025-07-06 05:50:39 发布

转载最新推荐文章于 2025-07-06 05:50:39 发布 · 1.8k 阅读

文章标签：

#人工智能 #python

博客介绍了训练、开发和测试集在模型中的用途。train作为训练语料用于模型训练，dev开发集用于模型参数调优，test则用于测试。

train为训练语料，用于模型训练；

dev为开发集，用于模型参数调优；

test用于测试

关注博主即可阅读全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_34358092

关注关注

1
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

qq_39780701的博客

01-11

1448

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

COCO数据集test-dev2017测试结果提交官网

hdyan1118的博客

11-18

2776

提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言 COCO test-dev2017数据集下载：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pand

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

1. 训练集、开发集、测试集（Train/Dev/Test sets）

最新发布

记录学习编程的日常

07-06

412

摘要：机器学习中，训练集、验证集和测试集分工明确。训练集用于模型学习，数据量大且标注精确；验证集评估训练表现，帮助调参和早停；测试集模拟真实环境，测试最终性能。三者数据来源和作用不同，训练集参与参数优化，验证集和测试集不参与。简单记忆：train学知识，val查作业，test模拟实战。若无验证/测试集，可先用现有数据跑通流程再补充。

机器学习笔记——Chapter 1 – The Machine Learning landscape

小八四爱吃甜食的博客

02-10

1169

Answer：train-dev集又称为训练开发集，当数据来源不同时，模型训练后在训练开发集上进行评估，来判别模型效果不佳的原因。强化学习是ML的一个分支，在一个给定的环境（如游戏）中，训练代理（机器人）选择在一段时间内对它们的奖励最大化的行动。Answer：基于实例的学习。Answer：验证集是训练集的一部分，可以在去掉验证集的训练集数据中训练具有各种超参数的多个模型，并选择在验证集上表现最佳的模型。Answer：在有监督学习中，提供给算法的包含所需解决方案的训练集称为标签，这些训练数据集是被标记的。

【深度学习的实用层面】（一）训练，验证，测试集（Train/Dev/Test sets）

weixin_30886233的博客

05-22

413

在配置训练、验证、和测试数据集的过程中做出正确的决策会更好地创建高效的神经网络，所以需要对这三个名词有一个清晰的认识。训练集：用来训练模型验证集：用于调整模型的超参数，验证不同算法，检验哪种算法更有效测试集：根据最终的分类器，正确评估分类器的性能假设这是训练数据，用一个长方形表示，通常会把这些数据划分成几部分，一部分作为训练集，一部分作为简单交叉验证集，也称之为验证集，最...

智能营销数据集，包括dev、HIT-stop-words、samples、train、test、服饰数据

04-20

在智能营销中，样本数据可能包括各种营销活动的案例、用户画像、市场细分等信息，用于帮助理解数据集的整体情况和应用场景。 train（训练集）：训练集是模型训练的基础，包含大量已标注或已处理的数据。在智能营销...

头条中文新闻训练集、验证集、测试集toutiao_cat_data.(train/dev/test).txt

08-11

头条中文新闻数据集（来源：https://github.com/aceimnorstuvwxz/toutiao-text-classfication-dataset），已按照8:1:1的比例划分为训练集、测试集、验证集，并将格式整理为新闻内容 + '\t' + 新闻标签 + '\n'的形式...

CLUE AFQMC 语义相似度 数据集

07-24

数据集的结构清晰，分为训练集、验证集和测试集三个部分，具体文件名分别为train.json、dev.json和test.json。训练集包含34,334对问题，用于模型的训练；验证集有4,316对问题，用于在训练过程中评估模型性能，调整...

mini版imagenet数据集

03-19

mini版imagenet数据集,用于训练和测试网络模型,值得深度学习入门者收藏.

dev:用于数据库版本控制的存储库

04-12

自述文件这是使用Redgate Source Control for Oracle进行数据库版本控制的存储库

train,dev,test数据集划分

sdhdsf132452的博客

02-10

1634

这个dev应该就是验证集

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

9743

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

深度学习记录--Train/dev/test sets

Xudong_12345的博客

01-15

813

由于大数据量的存在，dev sets只需要对不同的算法进行验证与取舍即可，故得出几种合适的算法来优化性能即可，而test sets只需要对神经网络进行无偏评估即可，所以数据量不需要很大。对于超百万量级的数据，可以分为99.5% train sets 0.25% dev sets 0.25% test sets。对于百万量级的数据，可以分为98% train sets 1% dev sets 1% test sets。如果不需要进行无偏评估，那么只用保证train/dev sets(会加速神经网络的集成。

python划分train、dev、test

tyler的博客

04-23

898

数据格式：一行为一句话。 import random def split(all_list, shuffle=False, ratio=0.5): num = len(all_list) offset = int(num * ratio) if num == 0 or offset < 1: return [], all_list if ...

我对dev和test不同思维过程的一点看法

buptkang的专栏

09-06

1427

在一家外包公司中做了很长的时间，看到了SDLC（Software Development Life Cycle）整体架构,体验到了测试在整个软件开发环节的重要性。我所做的项目是数据仓库，作为一名tester，自己的责任就是要看好Funcitonal Specification(FS) ，然后就是根据FS写出测试用例(test case) 而与此同时，dev做的事情就是根据FS

机器学习策略篇：详解训练/开发/测试集划分（Train/dev/test distributions）

bugyinyin的博客

07-30

826

设立训练集，开发集和测试集的方式大大影响了或者团队在建立机器学习应用方面取得进展的速度。同样的团队，即使是大公司里的团队，在设立这些数据集的方式，真的会让团队的进展变慢而不是加快，看看应该如何设立这些数据集，让团队效率最大化。

训练集、验证集(dev)和测试集

小红鱼的博客

12-31

4567

在模型训练的时候通常将我们所得的数据分成3部分：训练集、dev验证集和测试集 dev用来统计的那一评估指标、调节参数，选择算法；而test用来在最后整体评估模型性能 dev和训练集一起被输入到模型算法中，但又不参与模型训练，可以一边训练一边根据dev查看指标 dev和测试集都是用来评估模型好坏，但dev只能用来统计单一评估指标；而测试集能够提供更多的评估模型指标，如混淆矩阵、roc、召回率、F1...

mmdetection训练cocotest-dev数据集

01-01

### 使用 MMDetection 框架训练 COCO Test-Dev 数据集 为了使用 `mmdetection` 框架来训练 COCO Test-Dev 数据集，需遵循一系列特定的操作流程。首先确认安装并配置好 `mmdetection` 及其依赖项 MM CV[^2]。 #### 准备工作创建一个新的文件夹用于存储数据，在此案例中命名为 `data` 文件夹，并将 COCO Test-Dev 数据集放置于其中[^3]。对于 COCO 数据集而言，通常结构如下： ``` mmdetection/ ├── data/ │ ├── coco/ │ │ ├── annotations/ │ │ └── images/ └── ... ``` 确保下载了对应的标注文件（annotations），特别是针对测试开发阶段的数据集部分。 #### 配置文件调整找到适合 COCO 实例分割任务的配置文件，如 `queryinst_r50_fpn_1x_coco.py` 所示[^1]。根据需求修改配置参数以适应新的数据源或实验设置。这可能涉及到改变预训练权重路径、批次大小(batch size)、学习率(learning rate)等超参设定。 #### 训练命令执行准备好一切之后，可以通过调用脚本启动训练过程。具体来说就是运行位于 `tools/` 目录下的 Python 脚本 `train.py` 来开始训练模型: ```bash python tools/train.py configs/queryinst/queryinst_r50_fpn_1x_coco.py --work-dir work_dirs/coco_test_dev_queryinst ``` 上述命令指定了要使用的配置文件以及保存日志和检查点的工作目录位置。 #### 测试与评估当训练完成后，可以利用已有的验证接口对新训练出来的模型性能进行评测。注意官方并不提供完整的 ground truth 对应关系给到 test-dev set, 因此这部分操作更多是在内部调试过程中完成。