[AI算法基础系列]Val、Test傻傻分不清楚?数据集划分?

发表于 2025-4-22 10:40:09

在AI算法里，数据集划分很重要，其中Val和Test常常让人迷糊。

先说数据集划分，简单讲就是把一堆数据分成不同部分。为啥要划分呢？因为要让模型能更好地学习和评估。

然后说Val ，它叫验证集。模型在训练过程中，除了用训练集来学习知识，还需要一个“小考官”来时不时看看自己学得怎么样，验证集就充当这个角色。它能让我们知道模型在没见过的一部分数据上表现如何，帮助我们调整模型参数，看看模型有没有过拟合或者欠拟合的情况。

再说说Test ，也就是测试集。它就像是最终的“大考官” 。等模型在训练集上学得差不多了，用验证集调整得也差不多了，最后就要用测试集来全面地、正式地评估模型到底好不好。测试集的数据模型之前完全没见过，通过在测试集上的表现，我们就能知道模型真正的性能，能不能在实际应用中发挥作用。

总结一下，训练集用来让模型学习知识，验证集在训练过程中帮着调整模型，测试集在最后给模型的能力做最终评判。

发表于 2025-4-22 09:27:09

在AI算法基础中，Val通常指验证集（Validation Set），Test指测试集（Test Set）。

验证集是在模型训练过程中用于评估模型性能的数据集。它的作用是帮助调整模型的超参数，比如决定神经网络的层数、学习率大小等。通过在验证集上观察模型的表现，我们可以避免模型在训练集上过拟合，确保模型具有较好的泛化能力。

测试集则是在模型训练完成并且超参数调整好之后，用于最终评估模型性能的数据集。测试集的数据在模型训练和超参数调整过程中是完全没有被使用过的，它提供了一个独立的、客观的评估环境，能准确反映模型在未知数据上的实际性能表现。

关于数据集划分，常见的划分方式有简单的按照一定比例划分，比如70%作为训练集，15%作为验证集，15%作为测试集。也有更复杂的划分方法，例如K折交叉验证，将数据集分成K份，每次选择其中一份作为验证集，其余K 1份作为训练集，循环K次，这样可以更充分地利用数据来评估模型性能。不同的划分方式适用于不同的场景和需求，合理的数据集划分对于训练出性能良好的AI模型至关重要。

发表于 2025-4-22 08:22:09

在AI算法基础中，数据集的划分是一个关键环节，而其中Val（验证集）和Test（测试集）常常让初学者感到困惑。

首先，我们来明确数据集划分的重要性。在训练AI模型时，我们需要不同的数据集来完成不同的任务，以确保模型具有良好的性能和泛化能力。一般来说，我们会将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集。

训练集是用于训练模型的部分。模型通过在训练集上学习数据的模式、特征和规律，不断调整自身的参数，以最小化预测结果与真实标签之间的误差。这个过程就像是学生在课堂上学习知识。

而验证集则有着独特的作用。它主要用于在模型训练过程中进行超参数调整。超参数是在模型训练之前就需要设定的参数，比如学习率、层数、神经元数量等。不同的超参数组合会对模型性能产生不同的影响。通过在验证集上评估模型在不同超参数设置下的性能，我们可以找到最优的超参数组合。可以把验证集想象成平时的小测验，帮助我们知道学习方法是否正确，是否需要调整学习策略。例如，我们发现当学习率设置为某个值时，模型在验证集上的准确率最高，那么这个学习率可能就是比较合适的参数。

接下来看看测试集。测试集的作用是最终评估模型的性能。当我们完成了模型的训练以及超参数的调整后，使用测试集来检验模型在从未见过的数据上的表现。测试集就像是期末考试，用于全面、客观地评价模型是否真正学到了数据中的有用信息，是否能够对新的数据进行准确的预测。需要注意的是，测试集在模型训练和超参数调整过程中是不能被使用的，否则会导致模型过拟合测试集数据，使得评估结果过于乐观，无法真实反映模型在实际应用中的性能。

关于数据集划分的比例，常见的划分是6:2:2，即60%作为训练集，20%作为验证集，20%作为测试集。但这个比例并不是固定的，要根据数据集的大小、数据的复杂程度以及实际需求来调整。如果数据集非常大，那么验证集和测试集的比例可以适当降低；如果数据集较小，可能需要相对较大比例的验证集来更准确地调整超参数。

总之，清晰地区分Val（验证集）和Test（测试集），并合理地进行数据集划分，对于训练出性能良好、泛化能力强的AI模型至关重要。

[AI算法基础系列]Val、Test傻傻分不清楚?数据集划分?

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