cross-validation

下面是一些定义及作用:
Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier.
训练集是用来学习的样本集,通过匹配一些参数来建立一个分类器
Validation set: A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, for example to choose the number of hidden units in a neural network.
验证集是用来调整分类器的参数的样本集,比如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数
Test set: A set of examples used only to assess the performance [generalization] of a fully specified classifier.
测试集纯粹是为了测试已经训练好的模型的分类能力的样本集。

一般验证集在交叉验证里应用的比较多:
利用交叉验证方法选择模型思路是:使用训练集(trainset)数据所有候选模型进行参数估计,使用验证集(validationset)为检验样本,然后计算预测均方误差,比较各个模型的预测均方误差,选择预测均方误差最小的拟合模型为选择模型。
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