ML笔记：ML的模型选择，交叉验证。

目录

一、训练集（training set）

二、验证集(validatiion set)

三、测试集(test set)

四、交叉验证（Cross validation）

五、交叉验证的实现

六、模型的选择（吴恩达机器学习中的）

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如果给定的样本数据充足，我们通常使用均匀随机抽样的方式将数据集划分成3个部分——训练集、验证集和测试集，这三个集合不能有交集，常见的比例是8:1:1。需要注意的是，通常都会给定训练集和测试集，而不会给验证集。这时候验证集该从哪里得到呢？一般的做法是，从训练集中均匀随机抽样一部分样本作为验证集。

一、训练集（training set）

训练集用来训练模型，即确定模型的权重和偏置这些参数，通常我们称这些参数为学习参数。

二、验证集(validatiion set)

而验证集用于模型的选择，更具体地来说，验证集并不参与学习参数的确定，也就是验证集并没有参与梯度下降的过程。验证集只是为了选择超参数，比如网络层数、网络节点数、迭代次数、学习率这些都叫超参数。比如在k-NN算法中，k值就是一个超参数。所以可以使用验证集来求出误差率最小的k。

三、测试集(test set)

测试集只使用一次，即在训练完成后评价最终的模型时使用。它既不参与学习参数过程，也不参数超参数选择过程，而仅仅使用于模型的评价。
值得注意的是，千万不能在训练过程中使用测试集，而后再用相同的测试集去测试模型。这样做其实是一个欺骗，使得模型测试时准确率很高。

四、交叉验证（Cross validation）

交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合有时亦称循环估计，是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize）

交叉验证一般要尽量满足：

1）训练集的比例要足够多，一般大于一半
2）训练集和测试集要均匀抽样

之所以出现交叉验证，主要是因为训练集较小。无法直接像前面那样只分出训练集，验证集，测试就可以了（简单交叉验证）。 
需要说明的是，在实际情况下，人们不是很喜欢用交叉验证，主要是因为它会耗费较多的计算资源。一般直接把训练集按照50%-90%的比例分成训练集和验证集。但这也是根据具体情况来定的：如果超参数数量多，你可能就想用更大的验证集，而验证集的数量不够，那么最好还是用交叉验证吧。至于分成几份比较好，一般都是分成3、5和10份。

五、交叉验证的实现

图上面的部分表示我们拥有的数据，而后我们对数据进行了再次分割，主要是对训练集，假设将训练集分成5份（该数目被称为折数，5-fold交叉验证），每次都用其中4份来训练模型，粉红色的那份用来验证4份训练出来的模型的准确率，记下准确率。然后在这5份中取另外4份做训练集，1份做验证集，再次得到一个模型的准确率。直到所有5份都做过1次验证集，也即验证集名额循环了一圈，交叉验证的过程就结束。算得这5次准确率的均值。留下准确率最高的模型，即该模型的超参数是什么样的最终模型的超参数就是这个样的。

六、模型的选择（吴恩达机器学习中的）

1. 使用训练集训练模型10个模型（这里假设有10个）
2. 用10个模型分别对交叉集验证计算得出交叉验证误差（代价函数的值）
3. 选出代价函数最小值的模型
4. 用3中选出的模型对测试集计算得出泛化误差（代价函数的值）

参考：

• https://blog.csdn.net/Chaolei3/article/details/79270939
• https://blog.csdn.net/lhx878619717/article/details/49079785