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一文彻底理解:训练集,验证集,测试集,交叉验证

作者/分享人:胡同学
双一流大学统计学硕士,能源互联网数据分析师,有着丰富的数据分析、机器学习、Python项目及实战经验。 创办了机器学习公众号:机器学习算法与Python实战(ID:tjxj666),撰有100余篇原创文章。

训练集(Train Set)、验证集(Validation Set)、测试集(Test Set)这三个名词在机器学习领域极其常见,但很多人并不是特别清楚,尤其是后两个经常被混淆。

而交叉验证很多教材和文章概念也不统一,即可用于划分数据集、也可用于模型选择及调参,也容易让大家误解。

为彻底搞明白这几个概念和用法,本文我们深度研究一下。

在本场 Chat 中,会讲到如下内容:

  1. 训练集,验证集,测试集概念、用法
  2. 交叉验证在不同教材及 sklearn 中的概念区别
  3. sklearn 交差验证方法划分数据集语法、参数解析、用法
  4. 不同数据条件下如何选择交差验证方法
  5. 运用交叉验证进行模型评估(语法、参数解析、用法)

适合人群:机器学习初学者

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19.12.27
01月13日
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