数据集三分法：训练集、验证集、测试集详解

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本文介绍人工智能中三种重要的数据集：训练集、验证集和测试集，以及如何将数据有效划分这三种集合。

此外，还将简要解释一种名为交叉验证的方法，它可以帮助我们在数据有限的情况下最大化学习效果。

首先，让我们用一个简单的比喻来理解这三种数据集的区别：

• 训练集就像是上课时老师教授的知识。
• 验证集则相当于课后的练习题，帮助我们巩固和调整学过的知识。
• 测试集好比期末考试，用来检验我们整个学期学到了多少知识。

训练集是什么？

训练集是用来建立或“训练”人工智能模型的数据。想象一下，你在学习做蛋糕时，尝试了多次后，你找到了最佳的食谱。

验证集有什么用？

验证集用来测试模型在未知数据上的表现，并帮助我们微调模型参数，就像你在尝试蛋糕食谱后，让朋友品尝并提供反馈，以便你调整食谱。

什么是测试集？

调整好所有参数后，我们使用测试集来评估模型的最终性能，类似于你将蛋糕拿到烘焙比赛中，看看评委的评分。

如何分配这三种数据集？

• 对于较小的数据集，一个常见的分配比例是60%用于训练集，20%用于验证集，20%用于测试集。
• 对于大型数据集，确保验证集和测试集有足够的数据量就行，比如100万条数据中，可能只需要1万条作为验证集和测试集。
• 如果模型参数较少或容易调整，那么可以将更多的数据用作训练集。

交叉验证法是什么？

交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术。它允许我们使用数据集的不同子集多次训练和验证模型，以确保模型的稳定性和可靠性。想象一下，而不是只在一个学校的考试中评估你做蛋糕的能力，你参加了多个不同学校的比赛，以确保你的烘焙技能真的很出色。

三种常见的交叉验证法：

• 留出法：按固定比例分配数据集。
• 留一法：每次留下一个数据作为测试集，剩下的用来训练，适用于数据量较少的情况。
• K折交叉验证：将数据集分为K个小组，轮流使用其中一组作为验证集，其余作为训练集，最后选出最佳的模型来预测未知数据。

K的值通常设为10，如果数据量小，K可以设得大一些；如果数据量大，K可以设得小一些。