inference和test的区别是什么?
时间: 2024-04-10 16:30:51 浏览: 51
在机器学习和深度学习中,"inference"(推断)和"test"(测试)是两个不同的概念。
"Inference"(推断)通常指的是在训练完成后,使用训练好的模型对新的未见过的数据进行预测或推断的过程。这可以是对单个样本或一批样本进行预测,以获得模型对新数据的输出。推断是用于实际应用中将模型部署到生产环境中,并基于新数据进行预测的过程。
"Test"(测试)则是在模型开发和评估阶段使用的术语。在测试阶段,使用被标记的测试数据集来评估模型的性能,了解模型在未见过的数据上的表现。测试数据集通常是从整个数据集中独立选择的,并且与训练和验证数据集不重叠。测试可以帮助我们了解模型的泛化能力和性能,并作为模型选择和调优的参考。
总结起来,推断是将训练好的模型应用于新数据的过程,而测试是用于评估模型性能和泛化能力的过程。推断是在实际应用中使用模型进行预测,而测试是在开发和评估阶段使用测试数据集来评估模型。
相关问题
run test和run inference的区别是什么
在机器学习中,训练模型通常需要两个主要步骤:训练和推理(或者叫测试)。
"run test"通常指的是在训练数据集之外使用测试数据集来评估模型的性能。这个过程主要用于检查模型是否过拟合了训练数据,也就是说,是否过于拟合了训练数据,而无法泛化到未见过的数据。测试数据集是一组从未被模型训练过的数据,模型在这些数据上的表现可以用来衡量模型的泛化能力。
"run inference"则是指使用训练好的模型来进行预测或推断,也就是将新的数据输入到模型中,获取模型的输出结果。在这个过程中,模型通常已经完成了训练和调整,可以用来进行实际应用,比如图像分类、语音识别、文本生成等。
R语言中wilcox_test和wilcox.test
在R语言中,`wilcox_test`函数和`wilcox.test`函数都是用于执行Wilcoxon秩和检验(Wilcoxon Rank-Sum Test)的函数,但它们来自不同的软件包。
`wilcox_test`函数属于`coin`软件包(也称为Conditional Inference Procedures),它提供了一些非参数统计方法的实现。该函数的基本语法如下:
```R
wilcox_test(formula, data)
```
其中,`formula`是一个公式对象,描述了要进行Wilcoxon秩和检验的变量和组合方式,`data`是要进行分析的数据框。
举个例子,假设有一个名为`df`的数据框,其中有两个组别的变量`group`和一个连续变量`value`,我们想要比较这两个组别在`value`上的差异。可以使用`wilcox_test`函数实现:
```R
library(coin)
result <- wilcox_test(value ~ group, data = df)
```
执行以上代码后,将会执行Wilcoxon秩和检验,并将结果保存在`result`对象中。
另一方面,`wilcox.test`函数属于R的基本统计软件包,它也提供了Wilcoxon秩和检验的实现。该函数的基本语法如下:
```R
wilcox.test(x, y = NULL)
```
其中,`x`是一个数值向量,表示第一组样本,`y`是一个可选的数值向量,表示第二组样本。如果只提供了一个向量,则执行的是一样本Wilcoxon秩和检验。
举个例子,假设有两个数值向量`x`和`y`,我们想要比较这两个向量的差异。可以使用`wilcox.test`函数实现:
```R
result <- wilcox.test(x, y)
```
执行以上代码后,将会执行Wilcoxon秩和检验,并将结果保存在`result`对象中。
需要注意的是,`wilcox_test`函数返回的是一个复杂的对象,包含了更多的统计信息和可视化选项。而`wilcox.test`函数返回的是一个简单的假设检验结果。
希望以上信息能够解答你的问题!如果还有其他问题,请继续提问。
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