测试集可用作验证集；验证集不能来自训练集！(交叉验证，留一法)

布满荆棘的人生 2023-02-18 14:19 86阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  首先，搞清楚验证集的作用
 *  然后细说三大集
 *   *  训练集
     *  验证集
     *  测试集
     *  三大集的划分要注意数据分布的一致性，如类别比例：分层采样
 *  交叉验证
 *   *  留一法交叉验证，LOO
 *  总结

# 首先，搞清楚验证集的作用 #

验证集是用来让我们验证一下网络的当前训练结果，以便于我们观察模型的泛化能力，看模型是否有过拟合，以调整网络的超参数如网络架构，学习率等。注意网络的训练并没有真的用到验证集，因为验证期间没有计算梯度，没有更新参数！

# 然后细说三大集 #

我们知道，传统机器学习的根本假设是：用于训练模型的数据和用来测试模型的数据来自同一个概率分布。

对于size很大的数据集，我们可以理想一点，认为他们服从这个根本假设。既然数据集很大，那我们就可以奢侈一点，把数据集划分为**术业有专攻**的三块：训练集，验证集，测试集。

但是其实很多时候只分为两块，即训练集和测试集，一是因为数据量有限，二是因为测试集可以身兼两职，既可以用作验证集来验证模型的训练结果，又可以用来得到最终测试结果。

> 分为两块的这种划分还有个专门的名字，叫做“留出法”。  
> ![在这里插入图片描述][20201021100744772.png_pic_center]  
> ![在这里插入图片描述][20201021100803327.png_pic_center]

## 训练集 ##

训练集用来训练NN，即根据反向传播的误差对每个参数的梯度进行参数更新；

## 验证集 ##

验证集专门用来看看每经过1个epoch的训练之后，NN的性能如何，即验证一下当前模型的能力，那当然**要用模型从来没见过的数据**，即验证集绝对不能来自训练集！

> 如果把训练集的一部分作为验证集，那模型当然会表现很好，因为已经见过了，并且根据这些数据还做了自我校正。就像考试出原题无法验证考生的真实学习能力一样。

最重要的一点：验证NN性能的过程不会更新网络的参数，因为验证时停止了梯度的反向传播！这一点一看代码就知道了。

所以！验证就是测试，测试就是验证，使用的是同样的代码，只是由于目的不同而有了不同的名字。

所以！如果你的任务中数据集比较小的话，完全可以拿测试数据作为验证数据，而不必非要分为三部分，害的每一部分的size都很捉襟见肘，搞得训练集太小不够训练，测试集太小使得测试精度不那么可信，很尴尬。

> 这也是为什么很多论文中给出的训练过程图中给的是训练精度（train\_accuracy）和测试精度(test\_accuracy)的变化，而非训练精度和验证精度(validation\_accuracy)。比如：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2NjA3ODk0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

> 如果验证集就是测试数据的话，那么test\_accuracy曲线的最后一个值就是最终的测试精度啦

## 测试集 ##

测试集就是最终要测试的数据了，是要得到一个结果，比如精度或者误差。

> 既然测试集可以用作验证集，那为啥还要分成三个集呢？  
> 这太简单了，因为测试数据会变化啊。训练好一个模型后，之后可能会把他用到新的测试数据上，但是之前训练过程中用了当时任务的测试数据做验证集。

## 三大集的划分要注意数据分布的一致性，如类别比例：分层采样 ##

划分训练集和测试集的时候，不能因为划分而引入额外的偏差，从而影响结果。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2NjA3ODk0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

# 交叉验证 #

有必要说一说交叉验证，因为我之前把交叉验证和验证集搞混。

上面的留出法多做几次，把结果取平均就是交叉验证了：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2NjA3ODk0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2NjA3ODk0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

交叉验证是针对数据集太小的情况，想要充分榨干这个小数据集的光和热，数据集够大就不需要折腾这个了。直接举个例子说明：

如果一个数据集有100条数据，按照8:2分为训练集和测试集（直接用测试集作为验证集），则应该用训练集的80条数据训练模型，用测试集的20条数据来测试训练的效果如何。

显然，这个模型只见到了80条数据，而有20条没见过，如果这俩数字是80000和20000，那我们觉得这个模型是可信的，毕竟8万条数据含有的多样性大概率已经包含了这2万条所含的多样性，所以无需钻研交叉验证。

但是80和20这两个数字，，emmm,样本量太吝啬，我们会觉得这80条数据很可能没有包含着20条所能展示的多样性（信息），所以用这80条数据训练的模型的效果也就不那么可信了，因为这个模型没见过这20条数据的模式，所以识别效果也许也不好，即过拟合。

如果不考虑扩充数据集，那就只能充分利用这个小数据集。于是就有了交叉验证：我们再重新划分4次训练集和测试集，每次拿不同的80条作为训练集，另外20条作为测试集；最后把五次实验结果一平均，就是5折交叉验证。

注意在实现中，5次实验的5个测试集，不是说必须完全不同（第一次以编号为0-19的作为测试集，第二次20-39，第三次40-59，第四次60-79，，，），当然，这样做才严格符合交叉验证的定义，这样最好。

但是为了实现方便，一般是**用随机法来近似**。即：**随机**选择20条作为测试集，剩下的就是训练集了，5折就选5次，10折就选10次。

> 小数据集的窘境（贫贱数据集百事哀）：  
> 怎么划分都得不到好的结果。。。  
> 也许划分的训练集包含了比较全面的信息，但是却因测试集数据少，刚好只包含训练集没包含的那点信息，于是就得到了很差的精度，让我们误以为这个模型不好，但其实这个模型挺好的。。  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2NjA3ODk0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

## 留一法交叉验证，LOO ##

Leave-One-Out，就是让交叉验证的k等于数据集的规模m。

有一种比较特殊的情况，即数据集实在小的吓人，比如就40条数据，为了尽可能多拿点数据来训练模型，以让模型见到尽量多的样本（多见见世面以增加泛化能力），每次只用一条数据作为测试集，其他都作为训练集，这就是留一法。

每次用39条数据训练一个模型，然后用留出的一条作为测试数据，重复40次实验，则最终的精度是：正确识别次数/40。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2NjA3ODk0_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

# 总结 #

上面说的逻辑上还算比较清楚，总之：

*  训练集是用来通过梯度反向传播更新参数的，而验证集和测试集不会通过梯度反向传播更新参数，所以测试集和验证集完全可以是同一个数据集，而他俩都不可以和训练集有交叠，即必须互斥。

> 有的书里说的是尽量互斥，即允许少量重叠。

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