ML之FE：數(shù)據(jù)處理—特征工程之?dāng)?shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集三部分簡(jiǎn)介、代碼實(shí)現(xiàn)、案例應(yīng)用之詳細(xì)攻略

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目錄

數(shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試三種數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)介

1、訓(xùn)練集、驗(yàn)證集的作用

2、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集劃分成三部分的代碼實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試三種數(shù)據(jù)案例應(yīng)用

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數(shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試三種數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)介

? ? ? ?分割訓(xùn)練數(shù)據(jù)前，先打亂了輸入數(shù)據(jù)和教師標(biāo)簽。因?yàn)閿?shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)可能存在偏向(比如，數(shù)據(jù)從“0”到“10”按順序排列等)。
# (1)、如果是MNIST數(shù)據(jù)集，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，事先分割20%作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)

1、訓(xùn)練集、驗(yàn)證集的作用

訓(xùn)練集：訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)。
驗(yàn)證集：網(wǎng)絡(luò)模型的超參數(shù)。

2、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集

ML之Validation：機(jī)器學(xué)習(xí)中模型驗(yàn)證方法的簡(jiǎn)介、代碼實(shí)現(xiàn)、案例應(yīng)用之詳細(xì)攻略

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數(shù)據(jù)集劃分成三部分的代碼實(shí)現(xiàn)

1、MNIST數(shù)據(jù)集，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，事先分割20%作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)

#分割訓(xùn)練數(shù)據(jù)前，先打亂了輸入數(shù)據(jù)和教師標(biāo)簽。因?yàn)閿?shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)可能存在偏向(比如，數(shù)據(jù)從“0”到“10”按順序排列等)。 # (1)、如果是MNIST數(shù)據(jù)集，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，事先分割20%作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)def shuffle_dataset(x, t):"""打亂數(shù)據(jù)集Parameters----------x : 訓(xùn)練數(shù)據(jù)t : 監(jiān)督數(shù)據(jù)Returns-------x, t : 打亂的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和監(jiān)督數(shù)據(jù)"""permutation = np.random.permutation(x.shape[0])x = x[permutation,:] if x.ndim == 2 else x[permutation,:,:,:]t = t[permutation]return x, t#數(shù)據(jù)集預(yù)處理：劃分為x_train、t_train、x_test、t_test (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist()x_train, t_train = shuffle_dataset(x_train, t_train) #調(diào)用shuffle_dataset()函數(shù)，打亂訓(xùn)練數(shù)據(jù)#進(jìn)行定義驗(yàn)證數(shù)據(jù)集 validation_rate = 0.20 validation_num = int(x_train.shape[0] * validation_rate) #分割驗(yàn)證數(shù)據(jù) x_val = x_train[:validation_num] t_val = t_train[:validation_num] x_train = x_train[validation_num:] t_train = t_train[validation_num:]

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數(shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試三種數(shù)據(jù)案例應(yīng)用

DL之DNN：自定義MultiLayerNet【6*100+ReLU,SGD】對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集訓(xùn)練進(jìn)而比較【多個(gè)超參數(shù)組合最優(yōu)化】性能

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《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實(shí)踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ML之FE：数据处理—特征工程之数据集划分成训练集、验证集、测试集三部分简介、代码实现、案例应用之详细攻略的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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