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機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集合
2018-03-31
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機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集合

數(shù)據(jù)集分類
在有監(jiān)督(supervise)的機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集常被分成2~3個(gè)，即：訓(xùn)練集(train set) 驗(yàn)證集(validation set) 測試集(test set)。
訓(xùn)練集用來估計(jì)模型，驗(yàn)證集用來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者控制模型復(fù)雜程度的參數(shù)，而測試集則檢驗(yàn)最終選擇最優(yōu)的模型的性能如何。
Ripley, B.D（1996）在他的經(jīng)典專著Pattern Recognition and Neural Networks中給出了這三個(gè)詞的定義。
Training set:
 A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier.
Validation set:
A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, for example to choose the number of hidden units in a neural network.
Test set:
 A set of examples used only to assess the performance [generalization] of a fully specified classifier.
顯然，training set是用來訓(xùn)練模型或確定模型參數(shù)的，如ANN中權(quán)值等； validation set是用來做模型選擇（model selection），即做模型的最終優(yōu)化及確定的，如ANN的結(jié)構(gòu)；而 test set則純粹是為了測試已經(jīng)訓(xùn)練好的模型的推廣能力。當(dāng)然，test set這并不能保證模型的正確性，他只是說相似的數(shù)據(jù)用此模型會得出相似的結(jié)果。但實(shí)際應(yīng)用中，一般只將數(shù)據(jù)集分成兩類，即training set 和test set，大多數(shù)文章并不涉及validation set。
選擇訓(xùn)練集和測試集
其中一個(gè)典型的劃分是訓(xùn)練集占總樣本的50％，而其它各占25％，三部分都是從樣本中隨機(jī)抽取。樣本少的時(shí)候，上面的劃分就不合適了。常用的是留少部分做測試集。然后對其余N個(gè)樣本采用K折交叉驗(yàn)證法。就是將樣本打亂，然后均勻分成K份，輪流選擇其中K－1份訓(xùn)練，剩余的一份做驗(yàn)證，計(jì)算預(yù)測誤差平方和，最后把K次的預(yù)測誤差平方和再做平均作為選擇最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)的依據(jù)。特別的K取N，就是留一法（leave one out）。
數(shù)據(jù)歸一化問題
數(shù)據(jù)歸一化屬于數(shù)據(jù)的預(yù)處理。因?yàn)閟igmoid函數(shù)根據(jù)不同的變換，輸出在0到1或者－1到1之間，因此如果不做歸一，就會出現(xiàn)樣本輸出超出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的范圍。選擇最大的值max和最小值min，做如下變換
x＝(x－min)/(max-min)
就是歸一化。
需要注意的是max和min不應(yīng)該直接選擇為x中的最大值和最小值。原因是樣本只是有限的觀測，有可能還有更大或者更小的觀測，因此合適的選擇應(yīng)該max選取xmax大一些和min比xmin小一些的。歸一化并不總是合適的預(yù)處理，因?yàn)樗荒苁狗植疾粚ΨQ的樣本變得更對稱一些，標(biāo)準(zhǔn)化要好一些。另外，有時(shí)候主成分分析也能起到降維的作用。


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