训练集&验证集&测试集的作用
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发布时间：2024-09-05 06:34
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时间：2024-11-13 08:39
首先，训练集（Training set）是模型学习和参数调整的舞台，通过它来拟合模型并设置参数。在这个阶段，会尝试不同的参数组合，形成多个分类器。
验证集（Cross Validation set）则是模型选择的试金石。在训练出多个模型后，通过它评估每个模型在未见过的数据上的表现，选择具有最佳性能的模型参数，比如支持向量机中的c和核函数。
最后，测试集（Test set）在模型训练完成之后，用于正式评估模型的性能和泛化能力。它作为独立的数据集，用于在确定参数后检验模型的实际表现，确保模型在未知数据上的效果。
在深度学习中，数据集的划分更为重要，通常采用训练集、验证集和测试集来平衡模型的训练和评估。当训练样本有限时，需要合理安排网络爬虫获取的数据，确保训练、验证和测试数据的分布尽可能接近实际应用场景。
使用sklearn的分层抽样功能，可以确保在处理标签分布不均时，数据划分的公平性。通过这些步骤，我们可以有效地训练和优化模型，使其在实际应用中发挥最佳性能。
