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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集劃分方法是什么？
機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集劃分方法是什么？
2023-10-17
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在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集劃分是一項(xiàng)重要的任務(wù)，它將可用的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，以支持模型的開發(fā)、調(diào)優(yōu)和評估。合理的數(shù)據(jù)集劃分方法可以提高模型的泛化能力和性能。以下是幾種常見的數(shù)據(jù)集劃分方法：

  1. 簡單隨機(jī)劃分： 這是最基本的數(shù)據(jù)集劃分方法之一。它通過隨機(jī)地將數(shù)據(jù)樣本分配給不同的集合來創(chuàng)建訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。通常，訓(xùn)練集占總數(shù)據(jù)量的70-80%，驗(yàn)證集和測試集各占10-15%。這種方法簡單易行，但可能會(huì)導(dǎo)致劃分不均衡，特別是在數(shù)據(jù)集較小時(shí)。

  2. 分層隨機(jī)劃分： 分層隨機(jī)劃分考慮到了類別分布的平衡性，尤其適用于分類問題。它確保每個(gè)類別在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集中的比例相近。這樣可以避免某些類別在訓(xùn)練過程中得到較少的表示，從而影響模型的性能。

  3. 時(shí)間序列劃分： 對于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如股票價(jià)格、氣象數(shù)據(jù)等，隨機(jī)劃分可能不合適，因?yàn)闀r(shí)間上的先后關(guān)系對模型的性能有重要影響。常見的時(shí)間序列劃分方法是按照時(shí)間順序?qū)?a href='/map/shujujihuafen/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。通常，訓(xùn)練集包含較早的數(shù)據(jù)，驗(yàn)證集包含中間的數(shù)據(jù)用于模型選擇，而測試集包含最新的數(shù)據(jù)用于最終評估。

  4. K折交叉驗(yàn)證： K折交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評估方法。它將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)互不重疊的子集，稱為折。其中K-1個(gè)折用作訓(xùn)練集，剩余的1個(gè)折用作驗(yàn)證集。通過多次重復(fù)這個(gè)過程，每個(gè)折都充當(dāng)一次驗(yàn)證集，可以更全面地評估模型的性能。最后，將K次評估的結(jié)果取平均值得到最終結(jié)果。

  5. 留一法： 留一法是K折交叉驗(yàn)證的特例，其中K等于數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)量。在每一輪中，只有一個(gè)樣本被用作驗(yàn)證集，其余樣本作為訓(xùn)練集。由于需要迭代多次，留一法計(jì)算成本較高，通常適用于數(shù)據(jù)集較小的情況。

無論使用何種劃分方法，數(shù)據(jù)集的劃分應(yīng)該遵循以下原則：

  • 訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整。
  • 驗(yàn)證集用于選擇模型和調(diào)整超參數(shù)。
  • 測試集用于最終評估模型的性能，應(yīng)盡量保持與實(shí)際應(yīng)用場景的一致性。

數(shù)據(jù)集劃分是機(jī)器學(xué)習(xí)中關(guān)鍵的步驟之一。不同的劃分方法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題。合理地進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分可以幫助我們開發(fā)出更具泛化能力和穩(wěn)定性的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

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