深度學習基礎-訓練集與測試集的劃分

深度學習基礎-訓練集與測試集的劃分 本篇文章將介紹常用的三種訓練集與測試集的方法，描述都是我自己的理解，如果理解有誤，還望讀者指正。 1.留出法 留出法是最直觀，也是最簡單的訓練集與數據集的劃分方法，其步驟爲： （1）將數據隨機分爲兩組，一組作爲訓練集，一組作爲測試集 （2）利用訓練集訓練數據分類器，然後用測試集評估模型，記錄最後的分類準確率來作爲分類器的評價指標 缺點：在測試集上的預測性能的高低

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