什么是拟合、过拟合、拟合不足？深度学习之数据集
文章目录
- 数据集
- 数据集分割
- 偏差与方差
数据集处理
数据集
数据的形式：结构化、非结构化、图片、序列数据（语音、视频）、时序数据（流媒体文件数据、传感器数据、股价、日志数据等）
时序数据一般使用循环神经网络来处理
训练集（train dataset）：构建机器学习模型，从数据中确定模型参数的过程称为学习、训练。（根据经验）
验证集（validation dataset）：辅助构建模型，用于构建过程中评估模型，调整模型参数
测试集（test dataset）：评估训练好的最终模型的性能
数据集分割
如何确定训练集和测试集是同分布的？
留出法
直接将数据集拆分为互斥的训练集、验证集和测试集
训练集 : 验证集 : 测试集 = 10%: 15% : 15%
1、单次使用留出法会导致模型不稳定。（可以多次随机划分，重复进行实验评估后取平均值作为留出法的评估结果。）
2、保证三种数据集中样本比例的相似性。（例 : 1000个样本 (正 :600 ;负: 400) 。则训练集和测试集中，正例和负例的比也要求为3:2。实现方式 : 随机分层抽样。）
3、适合大数据集
K折交叉验证法
实际上通常训练集和测试集不是同分布的，我们要尽可能使训练集和测试集的数据分布的属性一致，找到更多与测试集样本相更匹配的训练集数据
偏差与方差
偏差
训练集误差
训练集预测值 - 真实值
原因：算法的拟合程度：真实模型没有包含在训练模型中，比如用线性模型预测非线性模型
结果距靶心
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