validation set和test set
时间: 2023-11-23 17:56:37 浏览: 32
validation set和test set是在机器学习中用于评估模型性能的数据集。
validation set是在训练过程中用来选择超参数的,也就是通过在验证集上尝试不同的超参数组合来找到最佳的模型。它可以帮助我们判断模型的泛化能力,并避免模型过拟合或欠拟合的问题。通常,我们会根据验证集上的性能来调整模型的参数和超参数,以获得更好的性能。
test set则是在模型训练完成后用来最终评估模型的性能。它是在训练和验证过程中完全没有接触过的数据集,用于检验模型在真实情况下的表现。通过在测试集上进行评估,我们可以得到一个客观的评估结果,判断模型的泛化能力如何。
总结来说,validation set用于选择超参数和调整模型,而test set用于最终评估模型性能。这两个数据集的使用目的和顺序是不同的,有助于确保模型的可靠性和泛化能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习中,training, validation 和 test set 的区别](https://blog.csdn.net/weixin_45823587/article/details/124677484)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]