神经网络如何划分测试集和训练集

㈠ 测试集和训练集是什么意思

1.测试集：

机器学习学科中，学习样本三部分之一，测试集用来检验最终选择最优的模型的性能如何。

2.训练集：

机器学习学科中，学习样本三部分之一，训练集用于建立模型。验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。

(1)神经网络如何划分测试集和训练集扩展阅读

训练集用于监督学习中，监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。

监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象和一个期望的输出值组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。

大数据环境下的机器学习算法，依据一定的性能标准，对学习结果的重要程度可以予以忽视。 采用分布式和并行计算的方式进行分治策略的实施，可以规避掉噪音数据和冗余带来的干扰，降低存储耗费，同时提高学习算法的运行效率。

参考资料来源：网络-测试集

参考资料来源：网络-训练集