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调参得好不好往往对最终模型性能有关键性影响

2018-08-16 10:03:22 | 来源:中培企业IT培训网

调参得好不好往往对最终模型性能有关键性影响.给定包含m个样本的数据集D,在模型评估与选择过程中由于需要留出一部分数据进行评估测试,事实上我们只使用了一部分数据训练模型.因此,在模型选择完成后,学习算法和参数配置已选定,此时应该用数据集D重新训练模型,这个模型在训练过程中使用了所有m个样本,这才是我们最终提交给用户的模型.另外,需注意的是,我们通常把学得模型在实际使用中遇到的数据称为测试数据,为了加以区分,模型评估与选择中用于评估测试的数据集常称为“验证集”(validation set).例如,在研究对比不同算法的泛化性能时,我们用测试集上的判别效果来估计模型在实际使用时的泛化能力,而把训练数据另外划分为训练集和验证集,基于验证集上的性能来进行模型选择和调参.

标签: 最终模型

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