訓練集：用來訓練和擬合模型。
驗證集：當通過訓練集訓練出多個模型後，使用驗證集資料糾偏或比較**。
測試集：模型泛化能力的考量。（泛化：對未知資料的**能力）。
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
from pandas import dataframe
data=dataframe(np.array(np.random.randint(1,100,30)).reshape(10,3))
data_tt,data_validation=train_test_split(data,test_size=0.2)#data_validation為驗證集，佔20%
data_train,data_test=train_test_split(data_tt,test_size=0.25)#data_test為測試集，佔剩下的25%，data_train為測試集，佔剩下的75%
#data_validation : data_test : data_train=2 : 2 : 6
print(len(data_validation),len(data_test),len(data_train))
2 2 6訓練集 驗證集 測試集
訓練集loss 驗證集loss 測試集loss 乙個好的網路，二者的差距應該是很低的。但一般情況下因為網路不可避免地存在一定程度上的過擬合，所以肯定是train loss低於test lost，但如果低太多，就得考慮是過擬合的問題還是因為樣本的特徵空間不統一的問題。驗證集基本是在每個epoch完成後...
訓練集，驗證集，測試集
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。超引數是指訓練開始之前設定的引數，不在梯度下降的更新範圍內，比如網路層數 網路節點數 迭代次數 學習率等等 1.訓練集 確定模型後，用於訓練普通引數 2.驗證集 交叉驗證集cv 驗證集在每個epoch訓練完成後，用來測試一下當前模型的準確...
訓練集 驗證集 測試集
用途 資料集train 訓練 訓練集validation test 驗證 驗證集test evaluate 測試 評估 測試集現在測試集和驗證集分的都不太清楚，每個人叫法不同，驗證集通常可以從測試集中選出一小部分。用python劃分資料集 import os path o rgb list fold...