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訓(xùn)練集，如何構(gòu)建訓(xùn)練集和測試集成什么比例

來源：整理時間：2025-01-06 18:18:10 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，如何構(gòu)建訓(xùn)練集和測試集成什么比例
2，訓(xùn)練集和測試集有什么區(qū)別
3，如何利用python將txt文件劃分訓(xùn)練集和測試集
4，weka的測試集與訓(xùn)練集的概念是什么
5，R語言Knn算法中的訓(xùn)練集和測試集必須各占一半嗎
6，非監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集和預(yù)測集為什么精度不一樣

1，如何構(gòu)建訓(xùn)練集和測試集成什么比例

分開訓(xùn)練集、測試集然后，對訓(xùn)練集尋優(yōu)，構(gòu)建好決策函數(shù)然后用測試集驗證準(zhǔn)確率，達(dá)到滿足需要準(zhǔn)確率后，就可以拿新數(shù)據(jù)分類啦~

如何構(gòu)建訓(xùn)練集和測試集成什么比例

2，訓(xùn)練集和測試集有什么區(qū)別

訓(xùn)練集用于建立模型，測試集評估模型的預(yù)測等能力。隨機選出一些數(shù)據(jù)作為模型（訓(xùn)練集），發(fā)現(xiàn)其規(guī)律，然后把3588個數(shù)據(jù)剩下的部分作為一個類似模型（就叫測試集），計算檢測這個模型的規(guī)律與訓(xùn)練集的誤差等，從而確定這個規(guī)律是否正確。測試集和訓(xùn)練集在數(shù)學(xué)，化學(xué)建模計算領(lǐng)域中都要應(yīng)用到

訓(xùn)練是過程測試是結(jié)果

訓(xùn)練集和測試集有什么區(qū)別

3，如何利用python將txt文件劃分訓(xùn)練集和測試集

通常使用的劃分方法是留出法，即隨機選擇2/3的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，剩余1/3的數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，但要保證訓(xùn)練集和測試集中數(shù)據(jù)分布大致相同，以二分類問題為例，兩個數(shù)據(jù)集中正例和反例的比例不能相差過大，都以50%為佳。也有其他方法如交叉驗證法、自助法等，它們在訓(xùn)練時間、訓(xùn)練效果、內(nèi)存占有量等方面各有優(yōu)劣，具體請看周志華的機器學(xué)習(xí)（西瓜書）第二章。

如何利用python將txt文件劃分訓(xùn)練集和測試集

4，weka的測試集與訓(xùn)練集的概念是什么

顧名思義，兩個玩意一個用來測試，一個用來訓(xùn)練。例如在分類算法中，訓(xùn)練集就是用來訓(xùn)練分類器的，然后，為了測試這個分類器的性能，就可以把測試集扔到這個分類器測試一遍，看看準(zhǔn)確率如何

在進(jìn)行stringtowordvector轉(zhuǎn)化時訓(xùn)練集和測試集一起轉(zhuǎn)換這樣就能保證屬性一樣然后用ultraedit打開arff文件刪除測試集部分的data 另存一份用于測試剩下的用于訓(xùn)練我就是這樣做的

5，R語言Knn算法中的訓(xùn)練集和測試集必須各占一半嗎

這個不一定。之所以要分訓(xùn)練集和測試集是因為怕過度擬合（overfitting），所以需要一個測試集來檢驗確定你建立的模型并不只是適合于這一組數(shù)據(jù)。我一般都是70%訓(xùn)練集30%測試集。當(dāng)然，得看數(shù)據(jù)量有多大，以及復(fù)雜程度。只要訓(xùn)練集>=測試集，就不會錯，但好不好得具體分析。如果數(shù)據(jù)量在1000以下的話，最好是k折交叉驗證（基本上只要不是特別復(fù)雜的數(shù)據(jù)，都推薦k折交叉驗證）。如果要是數(shù)據(jù)量大于10萬的話，最好考慮80：20甚至90:10。

搜一下：R語言Knn算法中的訓(xùn)練集和測試集必須各占一半嗎

6，非監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集和預(yù)測集為什么精度不一樣

監(jiān)督學(xué)習(xí) 英漢詞典解釋監(jiān)督學(xué)習(xí)詞性解釋【計】 supervised learning supervised learning supervised learning 監(jiān)督學(xué)習(xí) 利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。正如人們通過已知病例學(xué)習(xí)診斷技術(shù)那樣，計算機要通過學(xué)習(xí)才能具有識別各種事物和現(xiàn)象的能力。用來進(jìn)行學(xué)習(xí)的材料就是與被識別對象屬于同類的有限數(shù)量樣本。監(jiān)督學(xué)習(xí)中在給予計算機學(xué)習(xí)樣本的同時，還告訴計算各個樣本所屬的類別。若所給的學(xué)習(xí)樣本不帶有類別信息,就是無監(jiān)督學(xué)習(xí)。任何一種學(xué)習(xí)都有一定的目的,對于模式識別來說，就是要通過有限數(shù)量樣本的學(xué)習(xí)，使分類器在對無限多個模式進(jìn)行分類時所產(chǎn)生的錯誤概率最小。不同設(shè)計方法的分類器有不同的學(xué)習(xí)算法。對于貝葉斯分類器來說，就是用學(xué)習(xí)樣本估計特征向量的類條件概率密度函數(shù)。在已知類條件概率密度函數(shù)形式的條件下，用給定的獨立和隨機獲取的樣本集，根據(jù)最大似然法或貝葉斯學(xué)習(xí)估計出類條件概率密度函數(shù)的參數(shù)。例如，假定模式的特征向量服從正態(tài)分布，樣本的平均特征向量和樣本協(xié)方差矩陣就是正態(tài)分布的均值向量和協(xié)方差矩陣的最大似然估計。在類條件概率密度函數(shù)的形式未知的情況下，有各種非參數(shù)方法，用學(xué)習(xí)樣本對類條件概率密度函數(shù)進(jìn)行估計。在分類決策規(guī)則用判別函數(shù)表示的一般情況下,可以確定一個學(xué)習(xí)目標(biāo),例如使分類器對所給樣本進(jìn)行分類的結(jié)果盡可能與“教師”所給的類別一致，然后用迭代優(yōu)化算法求取判別函數(shù)中的參數(shù)值。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下，用全部學(xué)習(xí)樣本可以估計混合概率密度函數(shù)，若認(rèn)為每一模式類的概率密度函數(shù)只有一個極大值，則可以根據(jù)混合概率密度函數(shù)的形狀求出用來把各類分開的分界面。

我不會~~~但還是要微笑~~~：）

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