機器學習——驗證方法

機器學習——驗證方法 1 、驗證的引入 1.1 機器學習中的數據集劃分 在機器學習中，我們的訓練機器學習模型的目標是得到一個泛化誤差小的模型，也就是說在沒有參加訓練的樣本中獲得最優的性能。通常情況下，我們會將數據集分成三個部分，包括訓練集，驗證集和測試集。我們在訓練集上對機器學習的模型進行訓練，在訓練的過程中使用驗證集進行測試，當在驗證集上獲取到最優的參數的時候，可以停止訓練。將訓練好的模型在測試

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