【深度学习笔记 Ⅱ】1 数据集的划分

在深度学习中，**训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）是数据划分的核心组成部分，而交叉验证（Cross-Validation）**是一种更鲁棒的评估方法。以下是详细说明：

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1. 数据集的划分

(1) 训练集（Training Set）

• 作用：用于模型训练，调整权重参数。
• 比例：通常占数据的60%~80%。
• 特点：数据量越大，模型学习效果通常越好（需避免过拟合）。

(2) 验证集（Validation Set）

• 作用：
  • 训练过程中评估模型性能，调整超参数（如学习率、网络层数等）。
  • 监控是否过拟合（训练集误差下降但验证集误差上升）。
• 比例：通常10%~20%。
• 注意：验证集不能参与训练，否则会导致数据泄露（Data Leakage）。

(3) 测试集（Test Set）

• 作用：最终评估模型的泛化能力，模拟真实场景。
• 比例：10%~20%。
• 关键：测试集仅在最终评估时使用，不能参与任何训练或调参。

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2. 交叉验证（Cross-Validation）

(1) 目的

• 在小规模数据集上更可靠地评估模型，避免单次划分的随机性。
• 常见方法：k折交叉验证（k-Fold CV）。

(2) k折交叉验证步骤

1. 将训练集随机分为k个等份（如k=5或10）。
2. 轮流用其中1份作为验证集，其余k-1份作为训练集，重复k次。
3. 计算k次验证的平均性能作为最终指标。

(3) 优点

• 充分利用有限数据，减少划分偏差。
• 尤其适合数据量小的场景（如医疗图像、金融数据）。

(4) 注意

• 测试集仍需独立保留，不参与交叉验证。
• 时间序列数据需按时间划分（避免未来信息泄露）。

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3. 实际应用建议

• 大数据场景（如百万级样本）：
  • 简单划分（如98:1:1）即可，因验证/测试集绝对量足够。
• 小数据场景：
  • 使用交叉验证，如5折或10折。
• 超参数调优：
  • 在验证集上调整，或用交叉验证结果指导调参。

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4. 代码示例（Python）

(1) 简单划分（Scikit-learn）

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42)

(2) k折交叉验证

from sklearn.model_selection import KFoldkf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
for train_index, val_index in kf.split(X_train):X_fold_train, X_fold_val = X_train[train_index], X_train[val_index]y_fold_train, y_fold_val = y_train[train_index], y_train[val_index]# 训练并评估模型...

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5. 常见误区

• 测试集泄露：误用测试集调参会导致性能高估。
• 数据分布不一致：确保训练/验证/测试集来自同一分布（如相同采集条件）。
• 时间序列问题：需按时间顺序划分，不能随机打乱。

通过合理划分数据和交叉验证，可以更准确地评估模型性能并提升泛化能力。