交叉验证后，在独立数据上测试模型是正常的 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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TensorFlow系列专题（二）：机器学习基础

“测试集”的作用很好理解，当我们训练好了一个模型之后，我们想要知道这个模型的泛化能力好不好，这时候我们可以用模型在“测试集”上的表现来近似评价模型的泛化能力。那么“验证集”又是什么呢？...这个时候可能会出现一种问题，由于我们是以模型在测试集B上的表现来评价模型的“好坏”，所以我们最后选择的模型可能刚好在测试集B上的表现比较好，这就是我们常说的“过拟合”。那么要如何避免这种问题呢？...由于数据的划分具有随机性，通过一次划分数据集训练后得到的模型，在“验证集”上的表现不一定能体现出模型真正的效果。...因此，在m次采样后，数据集D中仍然有约36.8%的样本没有被抽到，我们可以用这些数据作为验证集，即： ? 。...正确率是指分类器预测正确的数据样本数占测试集（或验证集）中样本总数的比例。相应地，错误率是指在测试集或验证集上，分类器预测错误的数据样本数占测试集（或验证集）中样本总数的比例。具体计算方式如下： ?

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一文简述如何使用嵌套交叉验证方法处理时序数据

具体来说，我们解决了以下问题： 1）在不造成数据泄露的情况下，对时序数据进行分割；2）在独立测试集上使用嵌套交叉验证得到误差的无偏估计；3）对包含多个时序的数据集进行交叉验证。 ?...如果有需要被调整的参数，我们将训练集分为训练子集和验证集。模型在训练子集上进行训练，在验证集上将误差最小化的参数将最终被选择。最后，模型使用所选的参数在整个训练集上进行训练，并且记录测试集上的误差。...例如，图 1 中的测试集数据在时间顺序上是位于训练数据之后的。类似地，验证集也在训练集之后。 2....任意选择测试集你可能注意到了，图 1 中测试集的选择是相当随意的，这种选择也意味着我们的测试集误差是在独立测试集上不太好的误差估计。...图 3：预测后一半嵌套交叉验证方法日前向链（Day Forward-Chaining）预测后一半嵌套交叉验证方法的一个缺陷是 hold-out 测试集的任意选择会导致在独立测试集上预测误差的有偏估计

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教程 | 一文简述如何使用嵌套交叉验证方法处理时序数据

具体来说，我们解决了以下问题： 1）在不造成数据泄露的情况下，对时序数据进行分割；2）在独立测试集上使用嵌套交叉验证得到误差的无偏估计；3）对包含多个时序的数据集进行交叉验证。 ?...如果有需要被调整的参数，我们将训练集分为训练子集和验证集。模型在训练子集上进行训练，在验证集上将误差最小化的参数将最终被选择。最后，模型使用所选的参数在整个训练集上进行训练，并且记录测试集上的误差。...例如，图 1 中的测试集数据在时间顺序上是位于训练数据之后的。类似地，验证集也在训练集之后。 2....任意选择测试集你可能注意到了，图 1 中测试集的选择是相当随意的，这种选择也意味着我们的测试集误差是在独立测试集上不太好的误差估计。...图 3：预测后一半嵌套交叉验证方法日前向链（Day Forward-Chaining）预测后一半嵌套交叉验证方法的一个缺陷是 hold-out 测试集的任意选择会导致在独立测试集上预测误差的有偏估计

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数据集的划分--训练集、验证集和测试集

**验证集**：从字面意思理解即为用于验证模型性能的样本集合.不同神经网络在训练集上训练结束后,通过验证集来比较判断各个模型的性能.这里的不同模型主要是指对应不同超参数的神经网络,也可以指完全不同结构的神经网络...其次再说明验证集和测试集上的性能差异。事实上，在验证集上取得最优的模型，未必在测试集上取得最优。其原因就是训练的模型是否对于该问题有着较好的泛化能力，即没有对验证集产生过拟合现象。...正因为超参数无法在训练集上进行训练,因此我们单独设立了一个验证集,用于选择(人工训练)最优的超参数.因为验证集是用于选择超参数的,因此校验集和训练集是独立不重叠的....测试集是用于在完成神经网络训练过程后,为了客观评价模型在其未见过(未曾影响普通参数和超参数选择)的数据上的性能,因此测试与验证集和训练集之间也是独立不重叠的,而且测试集不能提出对参数或者超参数的修改意见...重复1和2两个步骤,直至网络在验证集上取得较低的generalization error.此时完整的训练过程结束.在完成参数和超参数的训练后,在测试集上测试网络的性能.

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交叉验证_验证的三种方法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君什么是交叉验证？它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。...---- 为什么用交叉验证法？交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。...可以用来选择模型大致判断当前模型状态是否处于过拟合交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize）。...不过如果只做一次分割，它对训练集、验证集和测试集的样本数比例，还有分割后数据的分布是否和原始数据集的分布相同等因素比较敏感，不同的划分会得到不同的最优模型，而且分成三个集合后，用于训练的数据更少了。...在每个训练集上训练后得到一个模型，用这个模型在相应的测试集上测试，计算并保存模型的评估指标，第四步，计算 k 组测试结果的平均值作为模型精度的估计，并作为当前 k 折交叉验证下模型的性能指标。

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这个医疗AI准确率突破天际，招来了铺天盖地的质疑

训练完成后，团队用490,505次心跳的数据集测试了模型，结果训练集上的分类准确率达到了99.9%： ? 论文还写到，重要的是模型发现了心衰的心电图，有非常突出的形态特征可以用于诊断： ?...因为作者知道，如果一个人的心跳数据，在训练集和测试集都出现，存在交叉验证的可能性。 ?...但是这又带来一个问题，测试集中只有少数几个人的数据，这就相当于拿训练后的模型在个别样本上进行验证，结果的可靠性也大打折扣。...虽然一开始的方法避免了单次实验的交叉验证，但是多次实验取平均，等于又把交叉验证的问题带了回来，造成了数据泄露（Data Leakage）。...他一共提出了三个致命缺陷：最大的缺陷就是数据泄漏。算法在测试集上的表现，远远超过训练集。查看数据集发现，测试集和训练集，包含许多相同的地震。把重叠部分去掉之后，模型的表现下降到了传统方法的水平。

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深度 | 机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

步骤3：学习算法在前面的步骤中拟合一个模型后，下一个问题是：生成模型的性能到底有多“好”？这就是独立测试集发挥作用的地方。...这种重复Holdout的方法也称为蒙特卡洛交叉验证。同标准方法相比，这种方法可以更好地衡量模型在随机测试集上的性能，从中还能了解模型在不同数据集上的稳定性。...使用独立测试集估计模型泛化性能。测试集目的是估计模型在未知数据上的泛化能力，重复使用该数据集或导致模型泛化性能的乐观估计。 Step 6....的值降到最小（如2或3）也会增加小数据集上模型估计的方差，因为随机抽样变化较大 ▌3.7 通过K-fold交叉验证进行模型选择和前面一样，这其中很关键的一点是保持独立的测试数据集。...当涉及到模型选择时，如果数据集很大，并且计算效率也是一个问题，则最好选择three-way handout 方法；模型选择的另一个不错的方法是，在一个独立的测试集上使用k-fold交叉验证。

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业界 | 似乎没区别，但你混淆过验证集和测试集吗？

假如我们想评估在一系列观察值上使用特定的数据学习方法后所产生的测试误差，那么验证集方法非常适合该任务。它包括将这些观察值任意切分成两部分：训练集和验证集（又称留出集，hold-out set）。...模型在训练集上进行拟合，然后使用拟合后的模型对验证集中保留的数据样本进行预测。并定量地计算模型验证误差，通常我们使用 MSE 对错误率进行评估，评估生成的验证集错误率即测试错误率。...验证集是训练数据集的子集，用于对模型能力进行初步评估。如果测试集被封存后，你仍想在未知数据上进行模型性能评估，来选择性能好的模型假设，那么你需要将可用数据（不包含测试集）分为训练集和验证集。...验证数据集：用于调整模型的超参数，为拟合后的模型提供无偏评估。如果模型配置中已包括在验证集上的调整，则该评估偏差会更大。测试数据集：为拟合后的最终模型提供无偏评估。...如前所述，k 折交叉验证是一种足以取代单独、独立测试集的技术：测试集是对模型的单次评估，无法完全展现评估结果的不确定性。将大的测试集划分成测试集和验证集会增加模型性能评估的偏差。

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·K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用

测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。...通常的做法是在训练数据再中分出一部分做为验证(Validation)数据，用来评估模型的训练效果。验证数据取自训练数据，但不参与训练，这样可以相对客观的评估模型对于训练集之外数据的匹配程度。...模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。...交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。...我们为了防止在训练过程中，出现过拟合的问题，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。

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机器测试题（下）

21.在一个包含5000个特征及超过一百万个观测值的数据集上建立一个机器学习的模型，下面哪种方法能更高效地训练模型？...32.如果一个训练模型在测试集上精度达到100%，那么在另一个测试集上精度能否也达到100%？...33.下列是常见的交叉验证法： a.自助法（bootstrapping） b.留一法（Leave-One-Out） c.5折交叉验证 d.2次5折交叉验证样本量为1000时...；“留一法”所用时间最长，因为有n个样本就要训练n个模型，此处1000个样本要训练1000个模型；“5折交叉验证”要训练5个模型；“2次5折交叉验证”要训练10个模型。...37.下列图形是在相同的训练数据上具有相同回归的三个不同的模型，从图形中你可得到什么信息？

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干货 | 三分钟重新学习交叉验证

「交叉验证」是一种模型验证技术，可用于评估统计分析（模型）结果在其它独立数据集上的泛化能力。它主要用于预测，我们可以用它来评估预测模型在实践中的准确度。...交叉验证的目标是定义一个数据集，以便于在训练阶段（例如，验证数据集）中测试模型，从而限制模型过拟合、欠拟合等问题，并且帮助我们了解模型在其它独立数据集上的泛化能力。...值得一提的是，验证集和训练集必须满足独立同分布条件，否则交叉验证只会让结果变得更加糟糕。为什么交叉验证会有这些助益？...验证有助于我们评估模型的质量验证有助于我们挑选出那些能够在预测数据集上取得最好性能的模型验证有助于我们避免过拟合与欠拟合什么是过拟合/欠拟合？...而最佳的模型应该能够在训练集和测试集上都表现得很好。 ? 不同的验证策略通常，依据数据集中分割方式的不同，会有不同的验证策略。

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kfold交叉验证_SPSS交叉验证法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、前言在机器学习建模过程中，通行的做法是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。...模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。...交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。补充：训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。...缺陷模型在一次次重新手动调参并继续训练后所逼近的验证集，可能只代表一部分非训练集，导致最终训练好的模型泛化性能不够测试集为了具有泛化代表性，往往数据量比较大，测试一轮要很久，所以往往只取测试集的其中一小部分作为训练过程中的验证集...找到后，在全部训练集上重新训练模型，并使用独立测试集对模型性能做出最终评价。K折交叉验证使用了无重复抽样技术的好处：每次迭代过程中每个样本点只有一次被划入训练集或测试集的机会。

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【机器学习基础】｜交叉验证及Stacking

交叉验证在机器学习训练过程中，标准的做法是将数据集划分为三个子集：训练集、验证集和测试集。顾名思义，训练集用于模型的训练，验证集用于模型调优和参数选择，测试集测试模型泛化能力。...需要注意的是，在模型训练过程中，测试集是完全独立出去的，否则会出现数据泄漏的问题。对于数据集的划分，有一个非常通俗易懂的例子。...交叉验证图解，图片来自知乎了解交叉验证过程后，有两个重要的问题需要理解。交叉验证的作用是什么？我们使用交叉验证，就是为了在有限的数据上尽可能的得到最优的模型。...事实上，由于这五个学习器都是由部分数据学习得来的，都是片面的学习结果，所以在我们第一步确定好具体模型后，我们需要再将这个模型在整个训练集上进行训练，此时得到的模型才是我们所要的结果。...第一层包含多个模型，对于每一个模型，我们在训练集上使用5折交叉验证，可以看到图中5个test的预测结果组成一个与训练集大小一致的数据集（A），在交叉验证的过程中，每一个学习器都需要对整个测试集进行预测，

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机器学习的数据验证

验证数据的最基本方法（即在测试模型之前调整超参数）是某人将对数据执行训练/验证/测试拆分的时间。一个典型的比率可能是80/10/10，以确保您仍然有足够的训练数据。...用训练集训练模型后，用户将继续验证结果并使用验证集调整超参数，直到用户达到满意的性能指标为止。一旦完成此阶段，用户将继续使用测试集测试模型以预测和评估性能。...交叉验证交叉验证是一种用于评估独立数据集上的统计预测模型的性能的技术。目的是确保模型和数据可以很好地协同工作。交叉验证是在训练阶段进行的，用户将评估模型是容易拟合数据还是过度拟合数据。...用于交叉验证的数据必须来自目标变量的相同分布，否则我们可能会误以为模型在现实生活中的表现如何。...数据集将被拆分为n-1个数据集，而被删除的数据集将是测试数据。性能的测量方法与k倍交叉验证相同。 ? 验证数据集可以使用户放心其模型的稳定性。

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机器学习面试题集 - 详解四种交叉验证方法

交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表，可以在一定程度上减小过拟合。还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。可以选择出合适的模型 ---- 主要有哪些方法？...这种方法是最简单的交叉验证：在机器学习任务中，拿到数据后，我们首先会将原始数据集分为三部分：训练集、验证集和测试集。...不过如果只做一次分割，它对训练集、验证集和测试集的样本数比例，还有分割后数据的分布是否和原始数据集的分布相同等因素比较敏感，不同的划分会得到不同的最优模型，而且分成三个集合后，用于训练的数据更少了...在每个训练集上训练后得到一个模型，用这个模型在相应的测试集上测试，计算并保存模型的评估指标，第四步，计算 k 组测试结果的平均值作为模型精度的估计，并作为当前 k 折交叉验证下模型的性能指标。...模型训练过程的所有步骤，包括模型选择，特征选择等都是在单个折叠 fold 中独立执行的。 ---- 4. Bootstrap ?

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为什么要用交叉验证

交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。 ---- 主要有哪些方法？ 1....留出法（holdout cross validation）在机器学习任务中，拿到数据后，我们首先会将原始数据集分为三部分：训练集、验证集和测试集。...不过如果只做一次分割，它对训练集、验证集和测试集的样本数比例，还有分割后数据的分布是否和原始数据集的分布相同等因素比较敏感，不同的划分会得到不同的最优模型，而且分成三个集合后，用于训练的数据更少了。...在每个训练集上训练后得到一个模型，用这个模型在相应的测试集上测试，计算并保存模型的评估指标，第四步，计算 k 组测试结果的平均值作为模型精度的估计，并作为当前 k 折交叉验证下模型的性能指标。...模型训练过程的所有步骤，包括模型选择，特征选择等都是在单个折叠 fold 中独立执行的。

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如何防止我的模型过拟合？这篇文章给出了6大必备方法

构建模型时，数据会被分为 3 类：训练集、验证集和测试集。训练数据用来训练模型；验证集用于在每一步测试构建的模型；测试集用于最后评估模型。...在构建模型的过程中，在每个 epoch 中使用验证数据测试当前已构建的模型，得到模型的损失和准确率，以及每个 epoch 的验证损失和验证准确率。...模型构建完成后，使用测试数据对模型进行测试并得到准确率。如果准确率和验证准确率存在较大的差异，则说明该模型是过拟合的。如果验证集和测试集的损失都很高，那么就说明该模型是欠拟合的。...如何防止过拟合交叉验证交叉验证是防止过拟合的好方法。在交叉验证中，我们生成多个训练测试划分（splits）并调整模型。...Dropout Dropout 是一种正则化方法，用于随机禁用神经网络单元。它可以在任何隐藏层或输入层上实现，但不能在输出层上实现。该方法可以免除对其他神经元的依赖，进而使网络学习独立的相关性。

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训练集和测试集的分布差距太大有好的处理方法吗？

常见的划分方法留出法直接将数据集D划分为两个互斥的的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T，即D=S∪T, S ∩ T = 空集。在S上训练出模型后，用T来评估其误差。...正因为超参数无法在训练集上进行训练，因此我们单独设立了一个验证集，用于选择(人工训练)最优的超参数。因为验证集是用于选择超参数的,因此验证集和训练集是独立不重叠的。...测试集是用于在完成神经网络训练过程后，为了客观评价模型在其未见过(未曾影响普通参数和超参数选择)的数据上的性能，因此测试与验证集和训练集之间也是独立不重叠的，而且测试集不能提出对参数或者超参数的修改意见...构建分类器(例如LGB, XGB等)去训练混合后的数据集(可采用交叉验证的方式)，拟合目标标签‘Is_Test’。输出交叉验证中最优的AUC分数。...Qiuyan918在基于对抗验证的基础上，提出了三种构造合适的验证集的办法：人工划分验证集选择和测试集最相似的样本作为验证集有权重的交叉验证接下来，我将依次细讲上述方法。

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规则化和模型选择（Regularization and model selection）

30%是典型值。还可以对模型作改进，当选出最佳的模型后，再在全部数据S上做一次训练，显然训练数据越多，模型参数越准确。...简单交叉验证方法的弱点在于得到的最佳模型是在70%的训练数据上选出来的，不代表在全部训练数据上是最佳的。还有当训练数据本来就很少时，再分出测试集后，训练数据就太少了。...说白了，这个方法就是将简单交叉验证的测试集改为1/k，每个模型训练k次，测试k次，错误率为k次的平均。一般讲k取值为10。这样数据稀疏时基本上也能进行。显然，缺点就是训练和测试次数过多。...如果我们发明了一种新的学习模型或者算法，那么可以使用交叉验证来对模型进行评价。比如在NLP中，我们将训练集中分出一部分训练，一部分做测试。...n个特征就有种去除情况（每个特征去或者保留），如果我们枚举这些情况，然后利用交叉验证逐一考察在该情况下模型的错误率，太不现实。因此需要一些启发式搜索方法。

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9，模型的评估

五，欠拟合，过拟合与交叉验证在机器学习问题中，经常会出现模型在训练数据上的得分很高，但是在新的数据上表现很差的情况，这称之为过拟合overfitting,又叫高方差high variance。...留出法为了解决过拟合问题，常见的方法将数据分为训练集和测试集，用训练集去训练模型的参数，用测试集去测试训练后模型的表现。...交叉验证的基本思想是：以不同的方式多次将数据集划分成训练集和测试集，分别训练和测试，再综合最后的测试得分。每个数据在一些划分情况下属于训练集，在另外一些划分情况下属于测试集。...当数据集的来源有不同的分组时，独立同分布假设(independent identical distributed:i.i.d)将被打破，可以使用分组交叉验证方法保证训练集的数据来自各个分组的比例和完整数据集一致...TimeSeriesSplit可以实现这样的分割。 ? ? ? ? 六，交叉验证综合评分调用 cross_val_score 函数可以计算模型在各交叉验证数据集上的得分。

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