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機器學習中訓練集、驗證集和測試集的作用
2018-03-27
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機器學習中訓練集、驗證集和測試集的作用

通常，在訓練有監(jiān)督的機器學習模型的時候，會將數(shù)據劃分為訓練集、驗證集合測試集，劃分比例一般為0.6:0.2:0.2。對原始數(shù)據進行三個集合的劃分，是為了能夠選出效果（可以理解為準確率）最好的、泛化能力最佳的模型。

訓練集（Training set）

作用是用來擬合模型，通過設置分類器的參數(shù)，訓練分類模型。后續(xù)結合驗證集作用時，會選出同一參數(shù)的不同取值，擬合出多個分類器。

驗證集(Cross ValidaDon set)

作用是當通過訓練集訓練出多個模型后，為了能找出效果最佳的模型，使用各個模型對驗證集數(shù)據進行預測，并記錄模型準確率。選出效果最佳的模型所對應的參數(shù)，即用來調整模型參數(shù)。如svn中的參數(shù)c和核函數(shù)等。

測試集(Test set)

通過訓練集和驗證集得出最優(yōu)模型后，使用測試集進行模型預測。用來衡量該最優(yōu)模型的性能和分類能力。即可以把測試集當做從來不存在的數(shù)據集，當已經確定模型參數(shù)后，使用測試集進行模型性能評價。

對原始數(shù)據進行三個數(shù)據集的劃分，也是為了防止模型過擬合。當使用了所有的原始數(shù)據去訓練模型，得到的結果很可能是該模型最大程度地擬合了原始數(shù)據，亦即該模型是為了擬合所有原始數(shù)據而存在。當新的樣本出現(xiàn)，再使用該模型進行預測，效果可能還不如只使用一部分數(shù)據訓練的模型。

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