一文看懂AI数据集:训练集、验证集、测试集(附:分割方法+交叉验证)

本篇文章将详细给大家介绍3种数据集:训练集、验证集、测试集。同时还会介绍数据集的划分方式和3种交叉验证法。

一文看懂 AI 数据集:训练集、验证集、测试集

数据在人工智能技术里是非常重要的!本篇文章将详细给大家介绍3种数据集:训练集、验证集、测试集。同时还会介绍如何更合理的讲数据划分为3种数据集。最后给大家介绍一种充分利用有限数据的方式:交叉验证法。

先用一个不恰当的比喻来说明3种数据集之间的关系:

  • 训练集相当于上课学知识
  • 验证集相当于课后的的练习题,用来纠正和强化学到的知识
  • 测试集相当于期末考试,用来最终评估学习效果

3种数据集之间的关系

什么是训练集?

训练集(Training Dataset)是用来训练模型使用的。

在《一文看懂机器学习》里我们介绍了机器学习的7个步骤,训练集(Training Dataset)主要在训练阶段使用。

训练集使用阶段

什么是验证集?

当我们的模型训练好之后,我们并不知道他的表现如何。这个时候就可以使用验证集(Validation Dataset)来看看模型在新数据(验证集和测试集是不同的数据)上的表现如何。同时通过调整超参数,让模型处于最好的状态。

验证集使用阶段

验证集有2个主要的作用:

  1. 评估模型效果,为了调整超参数而服务
  2. 调整超参数,使得模型在验证集上的效果最好

说明:

  1. 验证集不像训练集和测试集,它是非必需的。如果不需要调整超参数,就可以不使用验证集,直接用测试集来评估效果。
  2. 验证集评估出来的效果并非模型的最终效果,主要是用来调整超参数的,模型最终效果以测试集的评估结果为准。

什么是测试集?

当我们调好超参数后,就要开始「最终考试」了。我们通过测试集(Test Dataset)来做最终的评估。

测试集使用阶段

通过测试集的评估,我们会得到一些最终的评估指标,例如:准确率、精确率、召回率、F1等。

扩展阅读:《分类模型评估指标——准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

如何合理的划分数据集?

如何合理的划分数据集

下面的数据集划分方式主要针对「留出法」的验证方式,除此之外还有其他的交叉验证法,详情见下文——交叉验证法。

数据划分的方法并没有明确的规定,不过可以参考3个原则:

  1. 对于小规模样本集(几万量级),常用的分配比例是 60% 训练集、20% 验证集、20% 测试集。
  2. 对于大规模样本集(百万级以上),只要验证集和测试集的数量足够即可,例如有 100w 条数据,那么留 1w 验证集,1w 测试集即可。1000w 的数据,同样留 1w 验证集和 1w 测试集。
  3. 超参数越少,或者超参数很容易调整,那么可以减少验证集的比例,更多的分配给训练集。

交叉验证法

为什么要用交叉验证法?

假如我们教小朋友学加法:1个苹果+1个苹果=2个苹果

当我们再测试的时候,会问:1个香蕉+1个香蕉=几个香蕉?

如果小朋友知道「2个香蕉」,并且换成其他东西也没有问题,那么我们认为小朋友学习会了「1+1=2」这个知识点。

如果小朋友只知道「1个苹果+1个苹果=2个苹果」,但是换成其他东西就不会了,那么我们就不能说小朋友学会了「1+1=2」这个知识点。

评估模型是否学会了「某项技能」时,也需要用新的数据来评估,而不是用训练集里的数据来评估。这种「训练集」和「测试集」完全不同的验证方法就是交叉验证法。

3 种主流的交叉验证法

3 种主流的交叉验证法

留出法(Holdout cross validation)

上文提到的,按照固定比例将数据集静态的划分为训练集、验证集、测试集。的方式就是留出法。

留一法(Leave one out cross validation)

每次的测试集都只有一个样本,要进行 m 次训练和预测。 这个方法用于训练的数据只比整体数据集少了一个样本,因此最接近原始样本的分布。但是训练复杂度增加了,因为模型的数量与原始数据样本数量相同。 一般在数据缺乏时使用。

k 折交叉验证(k-fold cross validation)

静态的「留出法」对数据的划分方式比较敏感,有可能不同的划分方式得到了不同的模型。「k 折交叉验证」是一种动态验证的方式,这种方式可以降低数据划分带来的影响。具体步骤如下:

  1. 将数据集分为训练集和测试集,将测试集放在一边
  2. 将训练集分为 k 份
  3. 每次使用 k 份中的 1 份作为验证集,其他全部作为训练集。
  4. 通过 k 次训练后,我们得到了 k 个不同的模型。
  5. 评估 k 个模型的效果,从中挑选效果最好的超参数
  6. 使用最优的超参数,然后将 k 份数据全部作为训练集重新训练模型,得到最终模型。

k 折交叉验证

k 一般取 10 数据量小的时候,k 可以设大一点,这样训练集占整体比例就比较大,不过同时训练的模型个数也增多。 数据量大的时候,k 可以设小一点。

原文:《训练集、验证集、测试集

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