測試集和訓練集是什麼意思？
1樓：風林網路手遊平臺
1.測試集：
機器學習學科中，學習樣本三部分之一，測試集用來檢驗最終選擇最優的模型的效能如何。
2.訓練集：
機器學習學科中，學習樣本三部分之一，訓練集用於建立模型。驗證集用來確定網路臘孫結構或者控制模型複雜程度的引數，而測試集則檢驗最終選擇最優的模型的效能如何。
測試集和訓練集的區別
2樓：博士後
測試集和訓練集是在機器學習中常用的術語，用於評估和驗證模型的效能。
訓練集是用來訓練模型的資料集，它包含了已知的輸入和輸出，模型通過學習這些資料來建立**模型。測試集則是用來測試模型效能的資料集，它包含了模型未見過的輸入資料和已知的陵絕輸出資料，模型通過**這些資料來驗證自己的準確性。
區別在於，訓練集是用來建立模型的，它與模型的引數和結構密切相關，因此訓練集中的資料應該儘量代表實際情況。而測試集是用來驗證模型的泛化能力，它與模型的引數和結構無關，因此測試集中的資料應該與訓練集有所不同，以確保模型的泛化能力。
同時，為了避免模型出現過擬合的情況，需要在訓練集上進行尺帆姿交叉驗證，即將訓練集分成多個子集，每次用其中乙個子集作為驗證集，其餘子集作為訓練集進行模型訓練。這樣可以使模型在訓練集上得到更全面的學習，並轎野且能夠更好地驗證模型的泛化能力。
訓練集，驗證集，測試集的作用
3樓：白露飲塵霜
訓練資料（baitrain dataset）指的是，你拿來du建模zhi型的資料，擬合資料用。
驗證資料dao(valid dataset)指的是，你拿來挑模型的資料，因為訓練資料可以訓練很多個模型，譬如，訓練步長、是否正則化等等，，你用驗證資料(來挑乙個最好的。
測試資料（test dataset）是指，你挑完最好的了，，要看你模型的泛化能力，就要用到這個驗證資料了。
原則上，當你的模型在三個資料集上的表現差不多時，就說明你的模型比較穩健(robust)
當然，大多數情況都會有點過擬合，也就是在訓練資料很好，在驗證資料一般，在測試數碧哪據比較糟糕。
**有了模型後，訓練集就是用來訓練引數的，說準確點，一般是用來梯度下降的。而驗證集基本是在每個epoch完成後，用來測試一下當前模型的準確率。因為驗證集跟訓練集沒有交集，因此這個準確率是可靠的。
那麼為啥還需要乙個測試集呢？
這就需要區分一下模型的各種引數了。事實上，對於乙個模型來說，其引數可以分為普通引數和超引數。在不引入強化學習的前提下，那麼普通引數就是可以被梯度下降所更新的，也就是訓練集所更新的引數。
另外，還有超引數的概念，比如網路層數、網路節點數、迭代次數、學習率等等，這些引數不在梯度下降的更新範圍內。儘管現在已經有一些演算法可以用來搜尋模型的超引數，但多數情況下我們還是自己人工根據驗證集來調。
那也就是說，從狹義來講，驗證集沒有參與梯度下降的過程，也就是說是沒有經過訓練的；但從廣義上來看，驗證集卻參與了乙個「人工調參」的過程，我們根據驗證集的結果調節了迭代數、調節了學習率等等，使得結果在驗證集上最優。因此，我們也可以認為，驗證集也參與了訓練。
那麼就很明顯了，我核槐們還需要乙個完全沒有經過訓練的集合，那就是測試集，我們既不用測試集梯度下降，也不用它來控制超引數，只是在模型最終訓練完成後，用來測試一悔氏碼下最後準確率。
更詳細參考。
測試集驗證集和訓練集的作用
4樓：網友
<>測試集(test set)的作用：
用於評估訓練出的模型效果，但不會改變模型的引數及效果，一般驗證模型是否過擬合或者欠擬合，決定是否重新訓練模型或者選擇其他的演算法。
驗證集（開發集)(dev set)的作用：
因為訓練集和測試集均源自同一分佈中，隨著時間的流逝，近期樣本的分佈與訓練模型的樣本分佈會有變化，需要校臘凱驗訓練好的模型在近期樣本(驗證集)是否有同樣的效果，即模型的穩定性、魯棒性、泛化誤差。
訓練集(training set)的作用：用於訓練有監督模型，擬合模型，調整引數，選橋空擇入模變數，以及對演算法做出其他抉擇。
擴充知識：測試集、驗證集、訓練集三者之間的區別：
訓練集：用於模型擬合的資料樣本，即用於訓練的樣本集合，主要用來訓練神經網路中的引數。
驗證集敏局瞎：模型訓練過程中單獨留出的樣本集，它可以用於調整模型的超引數和用於對模型的能力進行初步評估。
為什麼要劃分訓練集、驗證集和測試集
5樓：天然槑
一般來說機器學習的資料集都會被劃分成三個個子集訓練集，驗證集和測試集
我們拿到的資料集通常都是由人工或者半自動化的方式收集來的，每個輸入資料都有對應的輸出，機器學習要做的是學習這些已經收集好的資料中所包含的資訊，並且在新的輸入資料出現時成功**到輸出。
在實現機器學習的過程中，訓練集是用來訓練模型的，給模型輸入和對應的輸出，讓模型學習它們之間的關係。
驗證集是用來估計模型的訓練水平，比如分類器的分類精確度，**的誤差等，我們可以根據驗證集的表現來選擇最好的模型。
測試集是輸入資料在最終得到的模型得到的結果，是訓練好的模型在模擬的「新」輸入資料上得到的輸出。測試集只能在最後用於測試模型的效能，不能拿來訓練。
最後，應用階段，訓練好的模型可以被應用在實際獲得的資料並且得到結果，但是這個階段是沒辦法評價的，模型的質量只能從驗證集和測試集上看出來。
大概就是：機器學習（背答案）——做題（默寫答案）——模考（看答案背的怎麼樣）——高考（生死由命）
比較常見的劃分資料集的方式是：50%用於訓練，25%用於驗證，25%用於測試。這個比例也可以根據資料集的大小和資料訊雜比來改變。
資料集劃分可以用sklearn的train_test_split函式：
驗證集是訓練集的一部分嗎
6樓：喝億口生椰抹茶
驗證集不是訓練集的一部分。
驗證集是用來評估模型效果和調整超引數的資料集，它可以幫助我們選擇最優的模型和引數。驗證集不是訓練集的一部分，它是從原始資料集中單獨劃分出來的，它和訓練集的資料分佈其實是近似的，但不是包含關係。
訓練集是用來訓練模型的資料集，它是機器學橋喊習建模過程中最主要使用的資料集。訓練集的資料量和質量會影響模型的效能和泛化能力。一般來說，原始資料集可以按照一定的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集。
如果資料量很大，那麼只要保證驗證集和測試集足夠多就可以了，比如100萬條資料，可以留出1萬條作為驗證集和測試集。如果資料量很小，那麼可以使用交叉驗證法來充分利用有限的資料。交叉驗證法有多種形式，比如留出法、留一法和k折交叉驗證。
交叉驗證法的形式：
1、留出法。
直接將資料集劃分為兩個互斥的集合，乙個作為訓練集局消源，乙個作為測試集。這種方法簡單快速，但可能受到資料劃分的影響，而且不能充分利用所有資料。一般要採用多次隨機劃分、重複實驗評估後取平均值作為留出法的評估結果。
2、k折交叉驗證。
將資料集分成k個大小相似的互斥子集，並保持資料分佈的一致性，每次用乙個子集作為測試集，其他k-1個子集的並集作為訓練集。這種方法可以減少資料劃分的影響，同時利用了大部分資料。k折交叉驗證重複k次，每次得到乙個測試誤差，最後取k次結果的均值作為評估結果。
3、留一法。
這是一種特殊的k折交叉驗證，其中k等於資料集的樣本數，即每次只用乙個樣本作為測試集，其他樣本作為訓練集桐態。這種方法可以最大程度地利用資料，但計算量也最大。留一法不受劃分方式的影響，每個樣本都被作為一次測試集。
驗證集與測試集有什麼區別？為什麼要分訓練集、驗證集和測試集？
7樓：吃瓜小能手
測試集與驗證集的存在主要是為了把調參與評估泛化能力分為兩個相對獨立的步驟，體現了正交化思想。
驗證集一般用於進一步確定模型中的超引數（例如正則項係數、神經網路中隱層的節點個數，k值等），而測試集只是用於評估模型的精確度（即泛化能力）。
舉個例子：假設建立乙個bp神經網路，對於隱含層的節點數目我們並沒有很好的方法取確定，此時一般將節點數設為某一具體的值，通過訓練出相應的引數後，再由驗證集取檢測該模型的誤差；然後再改變節點數，重複上述過程，直到模型在驗證集上誤差最小。此時的節點數可以認為是最優節點數。
但是這只是在驗證集上的表現最優而已，事實上在調整節點數的這個過程當中，我們已經不知不覺的讓調整節點數的方向往達到驗證集最小誤差這個目標去了。但事實上，在驗證集誤差最小通常並不代表在整個資料集上的誤差也會小（因為我們是利用驗證集上的表現來調整超引數的，因此在調整超引數的過程當中，驗證集的誤差在不斷減少是必然的），因此需要另外乙個資料集來測試模型真正的泛化能力，即測試集。
測試集是在模型確定好所有引數之後，根據測試誤差來評判這個模型好壞的乙個資料集。
測試集用的次數越少越好。）
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