66问答网
所有问题
当前搜索:
验证集结果比训练集好
如何构建
训练集
和测试集 成什么比例
答:
[size=14.399999618530273px] 》Leave One Out Cross-Validation:每次选择一个数据作为测试集,其余的N-1个作为
训练集
用于测试模型的性能,共执行N次测试,N次测试的
结果
作为最终模型的性能;[size=14.399999618530273px] 》K-Fold Cross-Validation:将数据集划分成K份,每次是其中的k-1份作为训...
训练集
测试集1:1行吗
答:
不行。一个典型的划分是
训练集
占总样本的一半,而验证和测试各占四分之一,三部分都是从样本中随机抽取。训练集用来估计,
验证集
用来确定结构或者控制复杂程度的参数,而测试集则检验最终选择最优的性能如何。
训练集
的样本数据是否一定有标记?为什么?
答:
不一定有标记。从给定的有标注的训练数据集中学习出一个函数(模型参数),当新的数据到来时可以根据这个函数预测
结果
。没有标注的训练数据集,需要根据样本间的统计规律对样本集进行分析,常见任务如聚类等。在机器学习中,一般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(...
机器学习里的K-Fold交叉
验证
你会用吗?一个Python示例就可以教会你_百度...
答:
K-Fold的具体流程是这样的:首先,数据被划分为
训练集
和测试集,然后按照指定的K值(如10)进行分割,进行K次独立的训练和测试。每次训练,都会用到K-1个子集的数据来训练模型,剩下的一个子集作为
验证集
。最后,将所有K次的
验证结果
汇总,计算平均值和标准差,以此来选择最优化的超参数。如何选择K值...
刚入门数据挖掘的小白。在
训练
过程中的training rmse和valid rmse是什么...
答:
你这么考虑吧,
训练集
是拿数据让你建模,模型建立之后,需要进行验证,这一整套做成了一个pipline 这些指标什么用呢?训练集上面的指标表明在训练集上的误差情况,不过机器学习会有一个泛化的指标,并不是说你在训练集上的误差越小越好,当小到一定程度时候,会出现过学习的现象,也就是说,我用
验证
...
使用不可靠伪标签的半监督语义分割
答:
需要注意的是,经典PASCAL VOC 2012数据集和blender PASCAL VOC 2012数据集仅在
训练集
上有所不同。他们的
验证集
是相同的,共有1449张图像。 经典PASCAL VOC 2012数据集的
结果
。 标签。我们的经典VOC-2012数据集与其他最先进的方法PASCAL-1进行了比较。在1/16、1/8、1/4和1/2分区协议下,U2PL的性能分别比监督...
预测模型建立
答:
表5-10 不同rSigmoid核函数对预测
结果
影响统计表 核函数的选择通常采用Cross-Validation法,即在核函数选取时,分别试用不同的核函数,归纳预测误差最小的核函数就是最好的核函数。 我们将石家庄西马庄8眼井的资料与北京潮白河水源地7眼井的资料组合建立新的建模集,从中任意选出14个作为
训练集
样本,另外1个样本组成...
什么是监督学习?
答:
6、验证和评估指标:对模型进行验证和评估是必要的。划分数据集为训练集、
验证集
和测试集,用
训练集训练
模型,用验证集调优模型,最后用测试集评估模型的泛化能力。选择合适的评估指标来衡量模型的性能,如准确度、精确度、召回率、F1 值等,根据具体任务的需求进行选择。7、持续监督和模型更新:监督学习...
预测模型建模组和
验证
组基线要完全相同吗
答:
不要。在建立预测模型时,将数据集分为
训练集
组和
验证集
组,训练集用于模型的参数估计和拟合,验证集用于检验模型的泛化性能,因此建模组和验证组是不同的,建模组和验证组的基线不需要完全相同,但应该足够相似,以确保模型具有足够的泛化性能,即模型具有对新数据的良好预测能力。
训练集
测试集8比2合适吗
答:
不合适。数据量较小(1w条以下),一般的划分是,
训练集
:
验证集
:测试集=8:1:1(有的地方说是6:2:2),训练集:测试集=2:1至4:1(总之测试集不要超过30%)。训练集:训练参数,此处的参数是指普通参数,即在神经网络中能够被梯度下降算法所更新的,如权值。验证集:用于调超参数,监控...
棣栭〉
<涓婁竴椤
6
7
8
9
11
12
13
14
10
15
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜