在機器學習中，資料一般分為訓練集，驗證集和測試集。
訓練集用於訓練模型引數，測試集用於估計模型對樣本的泛化誤差，驗證集用於「訓練」模型的超引數。
乙個機器學習模型通常包括兩個部分的引數：模型引數和超引數。其中超引數是用於控制模型行為的引數，這些引數不是通過模型本身學習而來的。想要獲得超引數，並不能直接使用訓練集進行，因為如果使用訓練集來選擇超引數，那麼超引數總是會往增加模型容量的方向發展，容易出現過擬合，那麼我們就需要單獨取出一部分資料進行超引數的確定，而這一部分就是驗證集。
參考文章：
由於我在學習機器學習，所以使用sklearn中的神器：gridsearchercv()
它使用交叉驗證的方式,對某一分類器,你制定想要調參的名稱和數值,作為乙個字典傳入進這個函式,然後它就會告訴你最佳的引數組合.(其實就是for for for都試試).
from sklearn.model_selection import gridsearchcv
defgrid
(clf, x_prove, y_prove)
: tuned_parameter =
rfc = gridsearchcv(estimator=clf, param_grid=tuned_parameter, cv=
5, n_jobs=1)
rfc.fit(x_prove, y_prove)
return rfc.best_params_[
'max_features'
], rfc.best_params_[
'n_estimators'
]
clf 可以是很多機器學習演算法的例項化物件，比如：clf = tree.decisiontreeclassifier(criterion=『gini』)
x_prove,y_prove:驗證集的資料和標籤。
注意一下這條語句：
tuned_parameter =
提一句：隨機森林不需要單獨的驗證集交叉驗證，他會使用bootstrap sampling方法從訓練集中找到大約63.2%的資料進行訓練，而剩下的約36.8%資料可以作為驗證集來對泛化效能進行「包外估計」（和單獨的驗證集交叉驗證我感覺功能一樣，都是為了提公升泛化效能），對應randomforestclassifier函式中引數oob_score，預設為false，需要自己手動設定為true。
訓練集 驗證集 測試集的作用
在機器學習或者深度學習中，我們需要了解我們的模型包括什麼 1 模型設計 模型架構 包括模型有多少層，每層有多少個神經元 可訓練權重引數 模型內建引數 2 模型訓練的引數 模型外接引數，如學習率 優化策略等等 訓練集 train set 用於模型擬合的資料樣本。在訓練過程中對訓練誤差進行梯度下降，進行...
和 在巨集替換中的作用
include define f a,b a b define g a a define h a g a int main 首先需要了解 和 的意義。將右邊的引數做整體的字串替換。define g a a 則g hello world hello world g sleep 1 sleep 1 對於...
訓練集 驗證集 測試集的關係與作用
通常，在訓練有監督的機器學習模型的時候，會將資料劃分為訓練集 驗證集合測試集，劃分比例一般為0.6 0.2 0.2。對原始資料進行三個集合的劃分，是為了能夠選出效果 可以理解為準確率 最好的 泛化能力最佳的模型。訓練集 training set 作用是用來擬合模型，通過設定分類器的引數，訓練分類模型...