要?jiǎng)澐钟?xùn)練集和測(cè)試集。
訓(xùn)練集也要分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。
延伸學(xué)習(xí)：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-836137.html
1. 數(shù)據(jù)集的劃分比例
- 訓(xùn)練集：通常占據(jù)整個(gè)數(shù)據(jù)集的60%-80%，用于訓(xùn)練模型。
- 驗(yàn)證集：約占10%-20%，用于在訓(xùn)練過程中調(diào)整模型參數(shù)和超參數(shù)，以及進(jìn)行早期停止訓(xùn)練等操作，防止過擬合。
- 測(cè)試集：約占10%-20%，用于評(píng)估模型的最終性能。測(cè)試集在整個(gè)訓(xùn)練過程中應(yīng)保持未知狀態(tài)，直到模型訓(xùn)練完成。
2. 隨機(jī)劃分與分層劃分
- 隨機(jī)劃分：如果數(shù)據(jù)集中的類別分布相對(duì)均勻，可以使用隨機(jī)劃分來確保每個(gè)子集中的數(shù)據(jù)分布與原始數(shù)據(jù)集相似。
- 分層劃分：如果數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，應(yīng)采用分層劃分，確保每個(gè)子集中的類別比例與原始數(shù)據(jù)集一致。
3. 數(shù)據(jù)集的代表性
- 確保每個(gè)子集中的數(shù)據(jù)都具有代表性，能夠反映整體數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)。
- 如果數(shù)據(jù)存在時(shí)序性或其他依賴關(guān)系，應(yīng)確保劃分后的子集保持這種關(guān)系。
4. 避免數(shù)據(jù)泄露
- 在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集之前，不應(yīng)進(jìn)行任何可能影響數(shù)據(jù)分布的預(yù)處理操作。
- 確保測(cè)試集在模型訓(xùn)練和驗(yàn)證過程中始終保持未知狀態(tài)，以避免信息泄露和過擬合。
5. 多次劃分與交叉驗(yàn)證
- 為了獲得更可靠的模型性能評(píng)估，可以多次劃分?jǐn)?shù)據(jù)集并訓(xùn)練模型，然后取平均性能作為最終結(jié)果。
- 交叉驗(yàn)證（如k-折交叉驗(yàn)證）是一種有效的方法，它通過將數(shù)據(jù)集劃分為k個(gè)子集并輪流用作測(cè)試集來評(píng)估模型性能。
6. 考慮數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化
- 如果數(shù)據(jù)是隨時(shí)間變化的（如時(shí)間序列數(shù)據(jù)），應(yīng)確保訓(xùn)練集包含較早時(shí)期的數(shù)據(jù)，而測(cè)試集包含較晚時(shí)期的數(shù)據(jù)，以評(píng)估模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的泛化能力。
7. 數(shù)據(jù)集的均衡性
- 對(duì)于類別不平衡的數(shù)據(jù)集，可以采用過采樣少數(shù)類別或欠采樣多數(shù)類別的方法來平衡數(shù)據(jù)集。但在劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集時(shí)，仍應(yīng)保持相同的類別比例。
遵循這些規(guī)則和最佳實(shí)踐可以確保機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試過程中獲得可靠且有意義的結(jié)果。作為人工智能專家，理解并能夠根據(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)特性靈活應(yīng)用這些規(guī)則是至關(guān)重要的。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-836137.html
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