你怎样安排训练、验证和测试数据集？

我在进行模型训练时，通常会将数据集分为三部分：训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数（比如学习率、正则化系数等），测试集用于评估模型的性能。我通常会采用交叉验证的方法，将数据集分为K个折，每次选择一个作为验证集，剩余的作为训练集进行模型训练。交叉验证可以降低模型过拟合的风险，并提高模型的泛化性能。另外，在划分数据集时，我会尽量保证三个部分的数据分布相似，避免因样本分布不均匀导致的偏差问题。

提问时间：2023-06-19 11:59:43 编辑时间：2023-06-19 11:59:45 提问者： Phoenix_Rising
  • Midnight_Madness
    3

    我的做法和你类似，也会将数据集分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的参数和防止过拟合，测试集用于最终评估模型的性能。

    关于数据集的划分，我也会使用交叉验证的方法进行多次实验，然后取平均值，以减少随机性对模型的影响。同时，为了避免样本分布不均导致的偏差问题，我会尽量保证训练集、验证集和测试集的数据分布相似。

    回答时间：2023-06-19 11:59:48
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