ML之FE：數據處理—特征工程之數據集劃分成訓練集、驗證集、測試集三部分簡介、代碼實現、案例應用之詳細攻略

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目錄

數據集劃分成訓練、驗證、測試三種數據的簡介

1、訓練集、驗證集的作用

2、驗證數據集

數據集劃分成三部分的代碼實現

數據集劃分成訓練、驗證、測試三種數據案例應用

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數據集劃分成訓練、驗證、測試三種數據的簡介

? ? ? ?分割訓練數據前，先打亂了輸入數據和教師標簽。因為數據集的數據可能存在偏向(比如，數據從“0”到“10”按順序排列等)。
# (1)、如果是MNIST數據集，從訓練數據中，事先分割20%作為驗證數據

1、訓練集、驗證集的作用

訓練集：訓練網絡模型參數。
驗證集：網絡模型的超參數。

2、驗證數據集

ML之Validation：機器學習中模型驗證方法的簡介、代碼實現、案例應用之詳細攻略

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數據集劃分成三部分的代碼實現

1、MNIST數據集，從訓練數據中，事先分割20%作為驗證數據

#分割訓練數據前，先打亂了輸入數據和教師標簽。因為數據集的數據可能存在偏向(比如，數據從“0”到“10”按順序排列等)。 # (1)、如果是MNIST數據集，從訓練數據中，事先分割20%作為驗證數據def shuffle_dataset(x, t):"""打亂數據集Parameters----------x : 訓練數據t : 監督數據Returns-------x, t : 打亂的訓練數據和監督數據"""permutation = np.random.permutation(x.shape[0])x = x[permutation,:] if x.ndim == 2 else x[permutation,:,:,:]t = t[permutation]return x, t#數據集預處理：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) #調用shuffle_dataset()函數，打亂訓練數據#進行定義驗證數據集 validation_rate = 0.20 validation_num = int(x_train.shape[0] * validation_rate) #分割驗證數據 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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數據集劃分成訓練、驗證、測試三種數據案例應用

DL之DNN：自定義MultiLayerNet【6*100+ReLU,SGD】對MNIST數據集訓練進而比較【多個超參數組合最優化】性能

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《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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