网站流量提升方案,网站建设和网络推广是干嘛,网站免费正能量不用下载,网络门店管理系统在机器学习中#xff0c;我们的模型建立完成后#xff0c;通常要根据评估指标来对模型进行评估#xff0c;以此来判断模型的可用性。而评估指标主要的目的是让模型在未知数据上的预测能力最好。因此#xff0c;我们在模型训练之前#xff0c;要对训练集和测试集进行划分。…在机器学习中我们的模型建立完成后通常要根据评估指标来对模型进行评估以此来判断模型的可用性。而评估指标主要的目的是让模型在未知数据上的预测能力最好。因此我们在模型训练之前要对训练集和测试集进行划分。一般数据集划分的方法有四种留出法、交叉验证法、留一法、自助法。 注数据集D划分为两个互斥的的集合其中一个集合作为训练集S另一个作为测试集T。
数据集的具体划分方法
1.留出法 留出法直接将数据集D划分为两个互斥的部分其中一部分作为训练集S 另一部分用作测试集T。用训练集T进行模型训练测试集S来评估误差。 在此划分数据集上训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性避免因为数据的分布差距较大对模型的训练结果产生影响。例如在二分类问题上要保证数据样本的类别分布均匀则我们通常采用分层采样对数据进行划分比如现在有1000个数据样本其中500个正例500个反例如果训练集测试集为73则我们采用分层采样随机取70%的训练集和30%的测试集。划分结果中训练集中包含350个正例和350个反例测试集中包含150个正例和150个反例。 留出法在选择划分比例时常常会出现很多问题如果训练集的比例较大可能会导致训练出的模型更接近于用D训练出的模型同时测试集较小会使评估结果不准确模型的方差较大若测试集的比例较大则有可能导致训练的模型偏差较大从而降低了评估的保真性。因此常见的做法是将大约2/3~4/5的样本用于训练比例划分两类训练集:测试集可以是6:4、7:3或8:2。 如果是三类训练集:验证集:测试集可以是6.2.2验证集是可选值但项目越庞大越需要验证集。
2.交叉验证法 1首先将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集 每个子集 都尽可能保持数据分布的一致性即从 D 中通过分层采样得到。 2 其次每次用 k − 1 个子集的并集作为训练集剩余下的子集作为测试集。 3 最后可获得 k 组训练 / 测试集从而可进行 k 次训练和测试取 k 个测试结果的均值 都尽可能保持数据分布的一致性即从D中通过分层采样得到。 2其次每次用k-1个子集的并集作为训练集剩余下的子集作为测试集。 3最后可获得k组训练/测试集从而可进行k次训练和测试取k个测试结果的均值 都尽可能保持数据分布的一致性即从D中通过分层采样得到。2其次每次用k−1个子集的并集作为训练集剩余下的子集作为测试集。3最后可获得k组训练/测试集从而可进行k次训练和测试取k个测试结果的均值 交叉验证法评估结果的稳定性和保真性在很大程度上取决于k的取值因此交叉验证法称为”k折交叉验证”k-fold cross validationk通常取10称10折交叉验证。 与留出法类似k折交叉验证通常要随机使用不同的划分重复p次最终的评估结果是这p次k折交叉验证结果的均值例如常见的10次10折交叉验证。
3.留一法 留一法作为交叉验证法的一种特殊情况具体方法就是使k等于数据集中数据的个数每次只使用一个作为测试集剩余的全部作为训练集重复采样取平均值。这种方法得出的结果与训练整个测试集的期望值最为接近具有确定性。但是成本要求较高没有采用分层采样存在偏差。
4.自助法 自助法是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样每当选中一个样本它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。
自助法以自助采样法为基础给定包含 m 个样本的数据集 D每次随机从 D 中挑选一个样本放入 D ′ 中然后再将该样本放回初始数据集 D 中使得该样本在下次采样时仍有可能被采到重复执行 m 次后则包含 m 个样本的数据集。 D中然后再将该样本放回初始数据集 D 中使得该样本在下次采样时仍有可能被采到重复执行 m 次后则包含m个样本的数据集 。 D′中然后再将该样本放回初始数据集D中使得该样本在下次采样时仍有可能被采到重复执行m次后则包含m个样本的数据集。
自助法中样本在m 次采样中始终不被采到的概率是 , 取极限得到 : 即中约有 36.8 ,取极限得到: 即 中约有36.8%的样本未出现在 中。于是将 用作训练集 用作测试集。通过概率计算经过m次抽样后会有约1/3的样本始终不会被抽到这部分数据可以用来测试。 ,取极限得到:即中约有36.8
自助法在数据集较小、难以有效划分训练/测试集时很有用然而自助法产生的数据集改变了初始数据集的分布这会引入估计偏差。
