机器学习之训练集，测试集，验证集划分
发布日期：2022-02-24 11:36:00
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分类：技术文章
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机器学习之训练集，测试集，验证集划分
在机器学习里面有三个概念，训练集，测试集，验证集，这三个概念有时很容易被人忽略其中的区别，尤其是测试集和验证集。
之前看西瓜书的时候，接触比较多的是训练集和测试集，后来做car detection的时候，数据集里面需要做验证集。那时候只知道先划分训练集和测试集，然后将训练集的一部分作为验证集。 最近对这些概念有些新的理解： 1.训练集，测试集，验证集都是同分布的，并且互相没有交集。划分比例来说，一般训练数集+验证集：测试集=4：1，训练集：验证集=4：1，当然这些比例都是人为的。 2.测试集在于估计模型完成后的泛化误差。测试样本不能以任何形式参与模型选择，包括超参数选择 3.验证集用于挑选超参数的数据子集，尽管其与训练集没有交集，但验证集会低估泛化误差。转载地址：https://blog.csdn.net/ImposterSyntrome/article/details/81300016 如侵犯您的版权，请留言回复原文章的地址，我们会给您删除此文章，给您带来不便请您谅解！
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[***.202.152.39]2024年04月18日 20时53分36秒
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