深度学习—训练集、验证集和测试集概念
机器学习笔记——测试集和验证集的区别
机器学习笔记——测试集和验证集的区别
在NG的ML课程中和西⽠书中都有提到：最佳的数据分类情况是把数据集分为三部分，分别为：训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。
那么，验证集和测试集有什么区别呢？
实际上，两者的主要区别是：验证集⽤于进⼀步确定模型中的超参数(例如正则项系数、ANN中隐含层的节点个数等)⽽测试集只是⽤于评估模型的精确度(即泛化能⼒)！
举个例⼦：假设建⽴⼀个BP神经⽹络，对于隐含层的节点数⽬，我们并没有很好的⽅法去确定。
此时，⼀般将节点数设定为某⼀具体的值，通过训练集训练出相应的参数后，再由交叉验证集去检测该模型的误差；
然后再改变节点数，重复上述过程，直到交叉验证误差最⼩。
此时的节点数可以认为是最优节点数，即该节点数(这个参数)是通过交叉验证集得到的。
⽽测试集是在确定了所有参数之后，根据测试误差来评判这个学
习模型的；也可以说是⽤来评估模型的泛化能⼒。
所以，验证集主要主要是⽤于模型的调参。
训练集、验证集、测试集的区别和联系以及对统计学习和深度学习的意义
训练集、验证集、测试集的区别和联系以及对统计学习和深度学习的意义在我们⼀开始学机器学习的时候，可能⼤部分⼈和我状态⼀样，只知道搭建⼀个模型，然后读⼊数据去训练就完事了，后来才知道需要细分训练集、验证集和测试集。
⼀、什么是训练集、验证集和测试集训练集：从原始数据集中分离出来的⼤量数据，喂给模型⽤来训练模型。
验证集：从原始数据集中分离出来的少量数据，⽤来给训练集训练结束后的模型进⾏模型的精度评估。
测试集：从原始数据集中分离出来的少量数据，⽤来给训练集训练结束后的模型进⾏模型的精度评估。
其作⽤和验证集⼀致，⼀般是在深度学习的模型中和验证集区别对待，在统计学习模型中⼀般不单独分离出测试集。
建议划分⽐例：按训练集：验证集：测试集=7：2：1按训练集：验证集=8：2（此时不划分测试集）当然当数据量很⼤的时候（上百万数据量级别）也有按训练集：验证集=98：2的⽐例划分。
⼆、统计学习和深度学习的区别联系统计学习模型如朴素贝叶斯、决策树（ID3,C4.5,CART,GBDT,XGB,LGB）、⽀持向量机等是⼀种可解释性模型，我们的数据读⼊到最终的表现输出是可以通过公式推导得到的，与深度学习（神经⽹络之类）的不可解释性区别很⼤，统计学习模型读⼊数据开始训练构建模型结构到最后的预测输出，不存在随机性，深度学习模型，因为⼀般情况模型的初始化参数都是随机产⽣，这就导致了当你构建好某个深度学习模型，保证所有的参数没有改动，每次训练都会得到不同的预测结果，当深度学习模型理论上没有问题时，每次训练的模型精度往往会有0.0⼏的误差，在极端情况下也会出现0.⼏的误差，这种情况在我参与的很多算法⽐赛中经常遇到，所以⽤深度学习算法去训练⼀个⾼精度的模型很多时候成了⼀个运⽓问题，相反统计学习模型就不会出现这样的问题，保证统计学习模型的所有参数没有被改动，每次训练得到的模型都是⼀样的，所以当我们希望通过调整统计学习模型去提⾼精度，通过分析模型的算法理论做⼀定修改往往是可以实现的。
训练集（trainset）验证集（validationset）测试集（testset）。
训练集（trainset）验证集（validationset）测试集（testset）。
训练集(train set) 验证集(validation set) 集(test set)。
⼀般需要将样本分成独⽴的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。
其中训练集⽤来估计模型，验证集⽤来确定⽹络结构或者控制模型复杂程度的参数，⽽测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。
⼀个典型的划分是训练集占总样本的50％，⽽其它各占25％，三部分都是从样本中随机抽取。
样本少的时候，上⾯的划分就不合适了。
常⽤的是留少部分做测试集。
然后对其余N个样本采⽤K折交叉验证法。
就是将样本打乱，然后均匀分成K份，轮流选择其中K－1份训练，剩余的⼀份做验证，计算预测误差平⽅和，最后把K次的预测误差平⽅和再做平均作为选择最优模型结构的依据。
特别的K取N，就是留⼀法（leave one out）。
这三个名词在机器学习领域的⽂章中极其常见，但很多⼈对他们的概念并不是特别清楚，尤其是后两个经常被⼈混⽤。
Ripley, B.D（1996）在他的经典专著Pattern Recognition and Neural Networks中给出了这三个词的定义。
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.显然，training set是⽤来训练模型或确定模型参数的，如ANN中权值等； validation set是⽤来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，如ANN的结构；⽽ test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推⼴能⼒。
深度学习图像分类整体流程
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深度学习技术中的训练集与测试集划分问题
深度学习技术中的训练集与测试集划分问题深度学习技术在近年来取得了极大的发展与应用，对各行各业都有着深远的影响。
然而，要想使用深度学习模型取得良好的性能，正确的训练集和测试集划分是至关重要的。
在本文中，我们将探讨深度学习技术中训练集和测试集的划分问题，并讨论一些常见的划分方法和注意事项。
首先，让我们明确一下什么是训练集和测试集。
在深度学习中，我们通常将收集到的数据集划分为两部分：训练集和测试集。
训练集用于训练模型的参数，而测试集则用于评估模型在未知数据上的性能。
这种划分可以帮助我们判断模型的泛化能力，即模型在新的数据上的表现能力。
在进行训练集和测试集划分时，我们需要注意以下几个问题。
首先，划分比例要合理。
通常情况下，我们将数据集的大部分作为训练集，约70%~80%，剩下的作为测试集。
划分比例的合理性可以避免过拟合或欠拟合的问题。
其次，划分要随机。
为了得到准确的评估结果，我们需要确保测试集与训练集之间的数据分布一致性。
为此，我们要采用随机划分的方式，保证每次划分都是随机的。
除了随机划分外，还有一种常见的划分方法是交叉验证。
交叉验证是将数据集划分为K个子集，每次使用其中一个子集作为测试集，剩下的子集作为训练集，然后重复K次，将每次实验得到的模型性能指标的平均值作为最终结果。
交叉验证可以更好地评估模型的稳定性和鲁棒性，尤其是当数据集较小或者数据分布不均匀的情况下。
除了划分方法，我们还需要考虑一些其他的注意事项。
首先，训练集和测试集之间的数据应该是互斥的，即同一条数据不能同时出现在训练集和测试集中。
这可以避免模型在测试集上的评估结果不真实或过于乐观。
其次，对于有时间序列的数据，我们需要按照时间先后顺序划分训练集和测试集，以避免将未来的数据用于过去的预测。
这样可以更好地模拟实际应用场景中的情况。
此外，对于极端不平衡的数据集，我们要考虑使用分层抽样的方法，确保训练集和测试集中的各类别样本数量比例相对一致。
这可以帮助模型更好地学习和处理少数类别的样本。
验证集和测试集的区别
验证集和测试集的区别概括：简⽽⾔之：validation set，是有标注，⽤于验证的test set，是没有标注的正⽂：在有监督的机器学习中，经常会说到训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test），这三个集合的区分可能会让⼈糊涂，特别是，有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别。
划分如果我们⾃⼰已经有了⼀个⼤的标注数据集，想要完成⼀个有监督模型的测试，那么通常使⽤均匀随机抽样的⽅式，将数据集划分为训练集、验证集、测试集，这三个集合不能有交集，常见的⽐例是8:1:1，当然⽐例是⼈为的。
从这个⾓度来看，三个集合都是同分布的。
如果是做⽐赛，官⽅只提供了⼀个标注的数据集（作为训练集）以及⼀个没有标注的测试集，那么我们做模型的时候，通常会⼈⼯从训练集中划分⼀个验证集出来。
这时候我们通常不再划分⼀个测试集，可能的原因有两个：1、⽐赛⽅基本都很抠，训练集的样本本来就少；2、我们也没法保证要提交的测试集是否跟训练集完全同分布，因此再划分⼀个跟训练集同分布的测试集就没多⼤意义了。
参数有了模型后，训练集就是⽤来训练参数的，说准确点，⼀般是⽤来梯度下降的。
⽽验证集基本是在每个epoch完成后，⽤来测试⼀下当前模型的准确率。
因为验证集跟训练集没有交集，因此这个准确率是可靠的。
那么为啥还需要⼀个测试集呢？这就需要区分⼀下模型的各种参数了。
事实上，对于⼀个模型来说，其参数可以分为普通参数和超参数。
在不引⼊强化学习的前提下，那么普通参数就是可以被梯度下降所更新的，也就是训练集所更新的参数。
另外，还有超参数的概念，⽐如⽹络层数、⽹络节点数、迭代次数、学习率等等，这些参数不在梯度下降的更新范围内。
尽管现在已经有⼀些算法可以⽤来搜索模型的超参数，但多数情况下我们还是⾃⼰⼈⼯根据验证集来调。
所以那也就是说，从狭义来讲，验证集没有参与梯度下降的过程，也就是说是没有经过训练的；但从⼴义上来看，验证集却参与了⼀个“⼈⼯调参”的过程，我们根据验证集的结果调节了迭代数、调节了学习率等等，使得结果在验证集上最优。
训练集和测试集
训练集和测试集
训练集和测试集是深度学习技术中经常使用的一种数据划分方式。
它可以将数据自动划分为训练集和测试集，用于模型开发的评估。
训练集是为训练模型而准备的一组数据，它通常是人类标记过的，表明它们拥有特定方面的属性。
通常情况下，为了训练有效的模型，训练集的采样大小最好是足够大的，而且应该有足够的多样性，可以代表它们的数据集中的所有可能的情况。
测试集是一组样本，用于测试训练好的模型，通过测试集检验训练好的模型，从而测试模型的正确率和准确性。
它本质上是一组未知的数据样本，用于测试模型性能的时候，而不受训练集采样的偏向，可以更可靠的评估模型的性能。
训练集和测试集的划分经常采用不同的方法。
最常用的方法是随机划分，也就是说，将数据集随机分割为训练集和测试集。
另一种方法是简单分层，这种方法通常采用轮转法，也就是说，将数据集分为若干类，每次将其中一个类作为测试集，其他类组合起来作为训练集，反复重复进行训练和测试，以达到更加准确的测试效果。
总的来说，训练集和测试集的划分是深度学习算法中一个重要且基础的部分，对获得更好的学习效果起到了重要作用。
正确的划分是使用
训练集和测试集获得有效模型的关键，而准确地划分出合理的训练集和测试集，就是算法开发中最为重要的一环。
训练 验证 测试 简单例子
训练验证测试简单例子一、训练、验证和测试的概念及作用在机器学习和深度学习中，训练、验证和测试是非常重要的步骤，用于评估模型的性能和泛化能力。
下面将介绍训练、验证和测试的概念及其在机器学习中的作用。
1. 训练集训练集是用于训练模型的数据集，它包含了已经标注好的样本数据和对应的目标输出。
在训练阶段，模型通过学习训练集的样本数据和目标输出来调整自身的参数，以最小化预测值与目标值之间的差距。
2. 验证集验证集是用于调整模型超参数的数据集，它也包含了已经标注好的样本数据和对应的目标输出。
在训练过程中，模型会根据验证集的结果来调整超参数的取值，以提高模型的泛化能力。
验证集的评估结果可以用来选择不同超参数组合，比较它们在验证集上的性能，从而选择最优的超参数。
3. 测试集测试集是用于评估模型性能的数据集，它也包含了已经标注好的样本数据和对应的目标输出。
在模型训练完成后，使用测试集来评估模型的泛化能力。
测试集的结果可以作为模型性能的一个重要指标，用于衡量模型在实际应用中的预测能力。
二、训练、验证和测试的划分方法在机器学习中，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型的训练、调参和评估。
以下是几种常见的划分方法：1. 简单划分最简单的划分方法是将数据集按照一定比例随机划分为训练集、验证集和测试集。
常见的划分比例是70%的数据用于训练，10%的数据用于验证，20%的数据用于测试。
2. 交叉验证交叉验证是一种更加稳健的划分方法，它可以提供更可靠的模型评估结果。
常见的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。
k 折交叉验证将数据集划分为k个子集，每次将其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集，重复k次，最后取平均结果作为模型的评估指标。
留一交叉验证是k折交叉验证的一种特殊情况，即每个子集只包含一个样本。
3. 时间序列划分对于时间序列数据，常常会采用时间序列划分的方法。
即按照时间顺序将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以保证训练集的时间早于验证集，验证集的时间早于测试集。
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Training, Validation and Test Data
Example:
(A)We have data on 16 data items , their attributes and class labels.
RANDOMLY divide them into 8 for training, 4 for validation and 4 for testing.
(B). Next, suppose we develop, three classification models A, B, C from the training data. Let the training errors on these models be as shown below (recall that the models do not necessarily provide perfect results on training data—neither they are required to).
(C). Next, use the three models A, B, C to classify each item in the validation set based on its attribute vales. Recall that we do know their true labels as well. Suppose we get the following results:
model C.
(D). Now use model C to determine class values for each data point in the test set. We do so by substituting the (known) attribute value into the classification model C. Again, recall that we know the true label of each of these data items so that we can compare the values obtained from the classification model with the true labels to determine classification error on the test set. Suppose we get the following results.
(E). Based on the above, an estimate of generalization error is 25%.
What this means is that if we use Model C to classify future items for which only the attributes will be known, not the class labels, we are likely to make incorrect classifications about 25% of the time.
(F). A summary of the above is as follows:
Cross Validation
If available data are limited, we employ Cross Validation (CV). In this approach, data are randomly divided into almost k equal sets. Training is done based on (k-1) sets and the k-th set is used for test. This process is repeated k times (k-fold CV). The average error on the k repetitions is used as a measure of the test error.
For the special case when k=1, the above is called Leave- One –Out-Cross-Validation (LOO-CV).
EXAMPLE:
Consider the above data consisting of 16 items.
(A). Let k= 4, i.e., 4- fold Cross Validation.
Divide the data into four sets of 4 items each.
Suppose the following set up occurs and the errors obtained are as shown.
Estimated Classification Error (CE) = 25+35+28+32 = 30%
4
(B). LOO – CV
For this, data are divided into 16 sets, each consisting of 15 training data and one test data.
Suppose Average Classification Error based on the values in the last row is
CE)= 32%
Then the estimate of test error is 32% .。