免費問答

這里的比例是一個參考值，它指的是在機器學習中訓練的樣本中，用于訓練的樣本數(shù)量比用于驗證的樣本數(shù)量的比例，一般而言，80％的樣本用于訓練，20％的樣本用于驗證，因為必須對訓練集進行足夠多的訓練，以便確保模型有足夠的能力來處理新的數(shù)據(jù)，而驗證集可以用來衡量模型的復雜性和準確性。 此外，機器學習的另一項重要概念是防止過擬合。讓模型盡可能接近訓練集的所有數(shù)據(jù)，但是對新數(shù)據(jù)的表現(xiàn)卻不佳。這被稱為過擬合，為了解決這個問題，需要使用一個獨立的驗證集來衡量模型的性能。這樣，就可以在訓練集和驗證集之間取得平衡，以避免出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。 拓展： 機器學習中還有一個重要概念叫做測試集，它是用來檢驗模型的泛化能力的，它不僅可以驗證模型的表現(xiàn)，還可以驗證模型可能存在的問題，例如偏差、方差等等。與訓練集和驗證集不同，測試集不能用來進行模型的訓練，它只能用來表現(xiàn)模型的性能。