ML基础 : 训练集，验证集，测试集关系及划分 Relation and Devision among training set, validation set and testing set...

首先三个概念存在于有监督学习的范畴

Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier.

Validation set: A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, for example to choose the number of hidden units in a neural network.

Test set: A set of examples used only to assess the performance [generalization] of a fully specified classifier.

　　　　　　　　　　　　　　　　　　--------- Pattern Recognition and Neural Networks ， Ripley, B.D

具体功能用途区别：

（1）训练集

作用：估计模型

学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式，主要是用来训练模型的。

（2）验证集

作用：确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数

对学习出来的模型，调整分类器的参数，如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数。

（3）测试集

作用：检验最终选择最优的模型的性能如何

主要是测试训练好的模型的分辨能力（识别率等）

验证集和测试集的划分

为什么需要划分？

防止过度拟合问题

过度拟合概念：在数据挖掘中一般通过一定量打过标签的训练数据来训练模型，然后再使用训练的模型对测试数据进行预测。但是，训练数据不可能涵盖所有的样例，假设你要做的是预测房价，模型是一条曲线，如果你的这条曲线非常完美的通过了训练数据中所有的点，那么你的模型很有可能就是过拟合状态的，就是对训练数据来说过于完美而偏离了真实的曲线，从而导致预测不准。

Why separate test and validation sets?

1. The error rate estimate of the final model on validation data will be biased (smaller than the true error rate) since the validation set is used to select the final model.

　　 2. After assessing the final model with the test set, YOU MUST NOT tune the model any further.

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　--------- Pattern Recognition and Neural Networks ， Ripley, B.D

参数角度的划分：

训练集就是用来训练参数的，一般是用来梯度下降的。而验证集基本是在每个epoch完成后，用来测试一下当前模型的准确率。因为验证集跟训练集没有交集，因此这个准确率是可靠的。那么为啥还需要一个测试集呢？

对于一个模型来说，其参数可以分为普通参数和超参数。

（1）在不引入强化学习的前提下，那么普通参数就是可以被梯度下降所更新的，也就是训练集所更新的参数。

（2）超参数，比如网络层数、网络节点数、迭代次数、学习率等等，这些参数不在梯度下降的更新范围内。尽管现在已经有一些算法可以用来搜索模型的超参数，但多数情况下我们还是自己人工根据验证集来调。

总结：

training set是用来训练模型或确定模型参数的，如ANN中权值等；

validation set是用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，如ANN的结构；

而 test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型准确度。

test set这并不能保证模型的正确性，他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。但实际应用中，一般只将数据集分成两类，即training set 和test set，大多数文章并不涉及validation set。

一个典型的划分是训练集占总样本的50％，而其它各占25％，三部分都是从样本中随机抽取。

样本少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K折交叉验证法。就是将样本打乱，然后均匀分成K份，轮流选择其中K－1份训练，剩余的一份做验证，计算预测误差平方和，最后把K次的预测误差平方和再做平均作为选择最优模型结构的依据。特别的K取N，就是留一法（leave one out）

训练集与测试集的常规划分方法：

（1）留出法

1. 把数据集分成互不相交的两部分，一部分是训练集，一部分是测试集。

2. 保持数据分布大致一致，类似分层抽样

3. 训练集数据的数量应占2/3到4/5

4. 为了保证随机性，将数据集多次随机划分为训练集和测试集，然后在对多次划分结果取平均。

（2）交叉验证法

1. 将数据集随机分为互斥的k个子集，为保证随机性，P次随机划分取平均。

2. 将k个子集随机分为k-1个一组剩下一个为另一组，有k种分法。

3. 将每一种分组结果中，k-1个子集的组当做训练集，另外一个当做测试集，这样就产生了k次预测，对其取平均

4. 称为p次k折交叉验证，一般取k=10

（3）自助法

1. 适用于样本量较小，难以划分时。换句话说，样本量足够时，用自助法并不如留出法和交叉验证法，因其无法满足数据分布一致。

2. 每次随机从数据集（有m个样本）抽取一个样本，然后再放回（也就是说可能被重复抽出），m次后得到有m个样本的数据集，将其作为训练集

3. 始终不被抽取到的样本的比例：

也就是说这保证了训练集样本数（不重复）在2/3左右

注意：

将数据集划分训练集和测试集是为了选定一个相对好的模型，当模型选定以后，训练数据仍是整个数据集。

参考：https://www.cnblogs.com/crazyacking/p/6737955.html

https://www.jianshu.com/p/7e032a8aaad5
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28812821