training set size
时间: 2023-08-09 18:05:51 浏览: 42
Training set size(训练集大小)指的是机器学习中用于训练模型的样本数量。在机器学习中,通常将数据集分为训练集、验证集和测试集三部分,其中训练集用于训练模型,验证集用于模型选择和调优,测试集用于评估模型的性能。
训练集大小的选择是机器学习中一个重要的问题,它直接影响模型的性能和泛化能力。如果训练集过小,可能导致模型无法学习到足够的特征,从而出现欠拟合现象;如果训练集过大,可能导致模型过于复杂,从而出现过拟合现象。
因此,在选择训练集大小时,需要考虑数据集的规模、特征数量、样本分布等因素,并通过交叉验证等方法来评估模型的性能和泛化能力,以选择合适的训练集大小。
相关问题
With n_samples=0, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.
This error occurs because when `n_samples=0` and `test_size=0.2`, the number of samples in the test set will be 0, which means the number of samples in the training set will be equal to the total number of samples in the dataset. If `train_size=None` (which is the default), it will try to set the training set size to the remaining samples after the test set has been extracted, but since there are no remaining samples, the training set will be empty.
To resolve this issue, you need to adjust either `n_samples` or `test_size` to ensure that there are enough samples in both the training and test sets. You may also want to set `train_size` to a specific value to ensure that the training set is not empty. For example, you could set `n_samples=100`, `test_size=0.2`, and `train_size=0.8` to split the dataset into 80% training and 20% test sets with a total of 100 samples.
train_datagen.flow_from_directory 中batch_size为16,而model.fit(training_set, epochs=epochs, batch_size=32)会有什么影响
`train_datagen.flow_from_directory` 的 `batch_size` 参数指定了生成器每次生成的样本数。如果将 `batch_size` 设置为 16,那么每次生成器会生成 16 个样本。
`model.fit` 中的 `batch_size` 参数指定了模型在每次训练中使用的样本数。如果将 `batch_size` 设置为 32,那么模型每次训练会使用 32 个样本。这意味着每个 Epoch 中会有更多的参数更新,但也会导致训练时间变长。
在这种情况下,如果将 `batch_size` 设置为 32,那么每次训练会使用更多的样本,但是由于每次生成器只生成 16 个样本,因此训练过程中会有很多次重复使用相同的样本。这可能会影响模型的泛化能力,因为模型只能学习到有限的样本。因此,建议将 `batch_size` 保持一致,以确保训练过程中每个 Epoch 中使用的是不同的样本。
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