【机器学习】训练(Training)、验证(Validation)和测试(Testing)
机器学习中训练(Training)、验证(Validation)和测试(Testing)这三个阶段的作用和关系。
1. 训练阶段 (Training)
- 使用训练集数据来训练模型
- 模型通过学习训练数据的特征和模式来调整其内部参数
- 这个阶段模型会不断优化以减少预测误差
- 通常使用最大的数据集比例（60-80%的数据）
2. 验证阶段 (Validation)
- 使用验证集来评估模型的泛化能力
- 帮助调整模型的超参数（如学习率、层数等）
- 防止过拟合，选择最佳的模型配置
- 通常使用 10-20% 的数据
- 这个阶段可能会多次重复，直到找到最优的模型配置
3. 测试阶段 (Testing)
- 使用测试集对最终选定的模型进行评估
- 测试数据是完全独立的，之前从未被模型"见过"
- 提供模型在真实世界中表现的无偏估计
- 通常使用 10-20% 的数据
- 这个阶段只进行一次，用来评估最终模型的实际性能
重要说明：
- 这三个数据集必须是互相独立的，不能有重叠
- 测试集必须只使用一次，不能用来调整模型
- 验证集帮助我们在多个模型配置中选择最佳的一个
- 这种划分方法有助于评估模型的真实性能，避免过拟合
这种三阶段的划分方法是机器学习中的最佳实践，能够帮助我们建立既能在训练数据上表现良好，又能很好地泛化到新数据的模型。