这三个数据集的作用是为了保证模型的有效性和泛化能力。训练集用于训练模型,验证集用于调整模型超参数,测试集用于评估模型性能。合理划分和使用这三个数据集对于机器学习模型的训练和评估至关重要。 在实际应用中,一种常见的做法是将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集,例如70%的数据作为训练集,15%的数...
验证集是用来调整分类器的参数的样本集,比如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数 Test set: A set of examples used only to assess the performance [generalization] of a fully specified classifier.测试集纯粹是为了测试已经训练好的模型的分类能力的样本...