关于pyBrain中的trainUntilConvergence，我有几个新手问题。在每个时期之后报告的错误(当为verbose=True时)是验证集上的错误还是训练集上的<
浏览 1提问于2016-02-06得票数 1
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在机器学习中，我们使用验证集来调整超参数。但我对验证集的来源感到困惑。它是训练集的一部分吗？这意味着，该模型以前已经看到过数据。或者它类似于测试集，即模型以前从未见过的数据？我真的真的很困惑。
浏览 23提问于2019-11-29得票数 1
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我想训练一个可以像这样识别验证码的模型所以我创建了下面的cnn模型print("Creating CNN model...")如下所示：1000/1000 [==============================] - 2s 2ms/step，
浏览 4提问于2019-01-01得票数 0
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我试图用e1071 R软件包的but ()函数来优化支持向量机和CART的超参数，但我有一个疑问。我应该调整训练数据上的参数，在训练数据上拟合模型，然后在测试数据上测试它，还是可以避免第二步？
浏览 0提问于2018-10-05得票数 1
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我想在我的SVM分类器上进行交叉验证，然后在实际的测试集上使用它。我想问的是，我是在原始数据集上进行交叉验证，还是在训练集上进行交叉验证，这是train_test_split()函数的结果？
浏览 0提问于2018-03-08得票数 0
我刚刚开始与ML和我的第一次Kaggle比赛(泰坦尼克号)。我只是想知道用以下步骤组织数据以避免冗余的最佳方法是什么：数据缺口的核算(估算)将数据拆分为培训和验证集
然后对模型进行拟合和预测。我的主要问题是，在对数据进行编码之前，是否最好先进行拆分，还是只在完成编码后才进行拆分？
浏览 0提问于2018-08-09得票数 0
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在我看到的所有例子中，它们只是简单的训练，直到达到某个训练错误，然后打印结果。何时计算梯度和更新隐藏层的权重？这些都包含在training.iteration()函数中吗？这是没有意义的，因为尽管我的程序中的训练错误不断减少，这似乎意味着权重正在改变，但我还没有通过网络运行验证集(在开始构建数据时，我断开了验证集并与训练
浏览 4提问于2014-06-21得票数 2
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下面是一篇关于使用LSTM进行股票预测的文章中时间序列的数据归一化过程：训练数据，使用20%的样本作为验证集。默认情况下，Keras的模型使用最后20
浏览 0提问于2019-03-09得票数 3
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我把数据分成训练和测试两部分。我使用model.fit内部的测试数据作为validation_data。之后，我将测试数据传递给model.predict()并生成预测。我想知道，如果我使用model.fit()中的测试数据，如果我使用相同的数据来生成预测，是否会发生过度拟合？
我是否应该将原始数据分成3组:培训、验证和测试？验证数据将用于model.fit()，而测试数据将用于model.predict()。
浏览 34提问于2022-07-05得票数 -1
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在有监督学习中，原始数据分为三部分:训练数据集、验证数据集和测试数据集。测试数据集用于最终评估模型，因此不会在训练过程中使用。我认为，验证数据集用于在训练时调整模型的参数。
我想知道的是验证数据集是否用于训练。它是用来计算权重和偏
浏览 27提问于2020-02-29得票数 1
我正在使用TF对象检测API来检测自定义数据集上的对象，但是当涉及到精度时，我不知道如何计算它，因此，如何计算自定义数据集上的对象检测模型的准确性？并找到模型在测试数据集上的置信度分数？
浏览 1提问于2019-10-31得票数 0
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迁移学习中嵌入的训练与测试
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根据文件，从字节字符串到张量的嵌入，创建了新的密集layers.Convert。将这些嵌入分割成训练、测试和拆分数据集。将这些张量输入到新的中，并使用验证数据集和测试数据集测试模型。正在使用嵌入作为新层的输入，足以进行迁
浏览 0提问于2022-03-27得票数 -1
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对整个数据集进行K-折叠交叉验证
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我想知道我当前的程序是否正确，否则我可能会有数据泄露。导入数据集后，我以80/20的比例拆分。train_test_split(然后，在定义CatBoostClassifier之后，我使用我的训练集执行交叉验证的我现在可以使用整个数据集来执行k折交叉验证，以便评估模型吗？test_prec
浏览 21提问于2020-05-24得票数 0
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假设我已经通过交叉验证完成了预测kNN模型的开发，现在我想对我使用该模型处理的整个数据集(训练和测试集)进行预测，这是如何完成的？我尝试过以下几种方法：但是，每个对象的“标签”被包含在它自己的最近邻域中，所以如果k=1，则预测误差= 0，这显然不应该发生。
浏览 3提问于2017-09-26得票数 0
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要部署的最终模型的预处理
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通常，对于ML工作流，我们导入数据(X和y)，将X和y划分为train、valid和test，对train、valid和test的数据进行预处理(缩放、编码、计算nan值等)，执行HP调优，在得到最佳HP模型后，将最终模型拟合到整个数据集(即X和y)。现在的问题是，X和y不是预处理的，因为只有train、valid和test是预处理的。因此，当在X和y上拟合最终模型时，我们将得到一个错误，因为我们还没有对X和y进行编码(并执行其他预处理步骤)。那么我们应该如何在整个数据
浏览 0提问于2021-11-29得票数 1
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我已经更新了tensorflow提供的mnist示例。1.我能够训练模型并适当地保存它。1.TrainSimple.py from tensorflow.examples.tutorials.mnist importtf.log(y)，)保存程序= tf.train.GradientDescentOptimi
浏览 2提问于2016-04-29得票数 2
数据集如下所示： validation_data=(X_val, Y_val))
损失: 0.0369 - val_loss: 0.0368的原因是什么
浏览 0提问于2020-05-02得票数 0
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目前，我已经获得了大约800个实例的数据集。我将其拆分为训练集和验证集，因为缺少值，所以我使用sklearn中的SimpleImputer，并对训练集进行fit_transform-ed，然后对测试集进行转换。我这样做是因为如果我想预测新的实例，如果有缺失值，那么我需要用我估算测试集的方法来估算它。现在我想使用交叉验证来训练和评
浏览 30提问于2018-12-18得票数 3
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