AI科普 | 什么是数据集(训练集、验证集、测试集)?

AI科普 | 什么是数据集(训练集、验证集、测试集)?前言AI时代数据的重要性不言而喻,我们在之前的文章《AI科普 | 一文读懂AI的三驾马车之 数据篇》中已经介绍过数据,本篇文章我们着重介绍一下数据集。数据集是人工智能领域的核心,它为机器学习算法提供了必要的输入信息,并能验证测试输出的效果。

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前言

AI时代数据的重要性不言而喻,我们在之前的文章《AI科普 | 一文读懂AI的三驾马车之 数据篇》中已经介绍过数据,本篇文章我们着重介绍一下数据集。

数据集是人工智能领域的核心,它为机器学习算法提供了必要的输入信息,并能验证测试输出的效果。

因此学习掌握数据集的知识是十分重要的一件事情。接下来跟着我一起来了解数据集的相关知识吧。

目录

  • 什么是数据集
  • 数据集的分类
  • 什么是训练集
  • 什么是验证集
  • 什么是测试集
  • 三者的区别
  • 总结

PART/ 01

什么是数据集

数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,英文Data set(或dataset)是一种由数据所组成的集合。

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数据集可以是结构化的,如表格数据、数据库数据,

也可以是非结构化的,如图像、文本、音频或视频。数据集的类型决定了它们在AI系统中的用途。

PART/ 02

数据集的分类

常见的数据集类型包括:训练集、验证集、测试集。

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这3种数据集有什么区别呢?为了先让大家有一个直观的感觉,这里用一个不恰当的比喻来说明3种数据集之间的关系:

  • 训练集就像上课学习知识;
  • 验证集就像课后做练习题,用来纠正和强化学到的知识;
  • 测试集相当于期末考试,用来最终评估学习效果;

PART/ 03

什么是训练集

训练集(Training Set):用于构建和训练机器学习模型的数据集。

大家还记得在介绍《机器学习》的文章中,我们提到机器学习的七个步骤,在训练过程中,模型会学习数据中的特征和模式,以便对未来的数据进行预测或分类。因此训练集主要在训练阶段使用。

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PART/ 04

什么是验证集

验证集(Validation Set):在模型训练过程中,用于调整模型参数和防止过拟合的数据集。

验证集可以帮助我们了解模型在未见过的数据上的表现,并根据需要进行调整。

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当我们的模型训练好之后,我们并不知道他的表现如何。这个时候就可以使用验证集(Validation Dataset)来看看模型在新数据上的表现如何。同时通过调整超参数,让模型处于最好的状态。

验证集有2个主要的作用:

  1. 评估模型效果,为了调整超参数而服务
  2. 调整超参数,使得模型在验证集上的效果最好

说明:

  1. 验证集不像训练集和测试集,它是非必需的。如果不需要调整超参数,就可以不使用验证集,直接用测试集来评估效果。
  2. 验证集评估出来的效果并非模型的最终效果,主要是用来调整超参数的,模型最终效果以测试集的评估结果为准。

PART/ 05

什么是测试集

测试集(Test Set):用于评估模型性能的数据集。

在模型训练完成后,我们会使用测试集来评估模型在未见过的数据上的表现,以了解模型的泛化能力。

通过测试集的评估,我们会得到一些最终的评估指标,例如:准确率、精确率、召回率、F1等。

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PART/ 06

三种数据集的详细区别

训练集(Training Set)、验证集(Validation Set)和测试集(Test Set)在机器学习和数据科学中各自扮演着不同的角色,它们的区别主要体现在以下几个方面:

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1、目的和用途:

  • 训练集:主要用于训练机器学习模型,即使用训练集中的数据来拟合模型的参数。通过最小化训练集上的损失函数(loss function),模型能够学习到数据的内在规律和特征。
  • 验证集:在模型训练过程中用于调整模型的超参数(hyperparameters)和进行模型选择。验证集可以帮助我们避免过拟合,因为当模型在训练集上表现良好但在验证集上表现不佳时,说明模型可能过度拟合了训练数据。
  • 测试集:主要用于评估已经训练好的模型的性能。测试集是在模型训练过程中完全不可见的,只有在模型选择和调优完成后,才使用测试集来评估模型的泛化能力,即模型在未见过的数据上的表现。

2、数据独立性:

训练集和验证集在模型训练过程中是可见的,但验证集不直接参与模型的参数训练。测试集在模型训练过程中是不可见的,以确保测试结果的公正性。

这三个集合应该尽量保持数据分布的独立性,以避免数据泄露(data leakage)问题,即测试集中的数据在某种程度上被模型在训练过程中“看到”过。

3、使用时机:

在模型训练开始之前,首先需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

然后,使用训练集来训练模型,并在每个训练周期(epoch)结束后使用验证集来评估模型的性能,以便调整超参数或提前停止训练。

最后,在模型选择和调优完成后,使用测试集来评估模型的最终性能。

4、数据量:

一般来说,训练集的数据量最大,验证集次之,测试集最小。但具体的数据量比例取决于数据集的大小、任务的复杂性以及计算资源的限制。

5、重复利用:

训练集在模型训练过程中会被多次使用,每次迭代都会根据训练集的数据来更新模型的参数。

验证集在模型训练和调优过程中也会被多次使用,但通常不会用于模型的最终评估。

测试集在模型评估完成后通常不再使用,除非需要对比不同模型或不同参数设置下的性能。但在某些在线学习或增量学习的场景中,可能会将测试集重新划分为新的训练集和测试集。

总结

综上所述

训练集是用于构建和训练机器学习模型的数据集。在训练过程中,模型会学习数据中的特征和模式,以便对未来的数据进行预测或分类。

验证集是在模型训练过程中,用于调整模型参数和防止过拟合的数据集。验证集可以帮助我们了解模型在未见过的数据上的表现,并根据需要进行调整。

测试集是用于评估模型性能的数据集。在模型训练完成后,我们会使用测试集来评估模型在未见过的数据上的表现,以了解模型的泛化能力。

三者在目的和用途、数据独立性、使用时机、数据量、重复利用等方面有区别。

通过合理地使用训练集、验证集和测试集,我们可以更加准确地评估模型的性能,并避免过拟合和欠拟合等问题。

关于数据集的知识,本篇文章我们就讲解到这里,下一篇我们将针对如何划分数据集展开讲解,敬请期待~

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