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模型訓(xùn)練是什么意思

發(fā)布時(shí)間：2023-03-14 00:04:27 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 85 問大家

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本文目錄:

1、模型制作訓(xùn)練的目的
2、TensorFlow 訓(xùn)練模型
3、測試集和訓(xùn)練集是什么意思？
4、如何用決策樹訓(xùn)練模型

模型訓(xùn)練是什么意思

一、模型制作訓(xùn)練的目的

模型制作可以使理論學(xué)習(xí)更好的和實(shí)際操作水平和動(dòng)手能力緊密的結(jié)合

二、TensorFlow 訓(xùn)練模型

TensorFlow支持同步訓(xùn)練和異步訓(xùn)練兩種模型訓(xùn)練方式。

異步訓(xùn)練

異步訓(xùn)練即TensorFlow上每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的任務(wù)為獨(dú)立訓(xùn)練方式，不需要執(zhí)行協(xié)調(diào)操作，如下圖所示：

同步訓(xùn)練

同步訓(xùn)練為TensorFlow上每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的任務(wù)需要讀入共享參數(shù)，執(zhí)行并行化的梯度計(jì)算，然后將所有共享參數(shù)進(jìn)行合并，如下圖所示：

三、測試集和訓(xùn)練集是什么意思？

1.測試集：

機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)科中，學(xué)習(xí)樣本三部分之一，測試集用來檢驗(yàn)最終選擇最優(yōu)的模型的性能如何。

2.訓(xùn)練集：

機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)科中，學(xué)習(xí)樣本三部分之一，訓(xùn)練集用于建立模型。驗(yàn)證集用來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者控制模型復(fù)雜程度的參數(shù)，而測試集則檢驗(yàn)最終選擇最優(yōu)的模型的性能如何。

模型訓(xùn)練是什么意思

擴(kuò)展資料

訓(xùn)練集用于監(jiān)督學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是指利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)是從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來推斷一個(gè)功能的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括一套訓(xùn)練示例。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，每個(gè)實(shí)例都是由一個(gè)輸入對(duì)象和一個(gè)期望的輸出值組成。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是分析該訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生一個(gè)推斷的功能，其可以用于映射出新的實(shí)例。

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，依據(jù)一定的性能標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)學(xué)習(xí)結(jié)果的重要程度可以予以忽視。采用分布式和并行計(jì)算的方式進(jìn)行分治策略的實(shí)施，可以規(guī)避掉噪音數(shù)據(jù)和冗余帶來的干擾，降低存儲(chǔ)耗費(fèi)，同時(shí)提高學(xué)習(xí)算法的運(yùn)行效率。

參考資料來源：百度百科-測試集

參考資料來源：百度百科-訓(xùn)練集

四、如何用決策樹訓(xùn)練模型

決策樹是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類或回歸算法。下面是訓(xùn)練一個(gè)決策樹模型的步驟：

1. 收集數(shù)據(jù)：收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括特征和目標(biāo)變量。

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：處理缺失數(shù)據(jù)、異常值和離散化等問題，以便使數(shù)據(jù)集能夠被用于訓(xùn)練模型。

3. 特征選擇：選擇最優(yōu)特征，可以使用信息增益、信息熵、基尼系數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。

4. 訓(xùn)練模型：使用特征選擇算法，將數(shù)據(jù)集分割成多個(gè)子集，每個(gè)子集對(duì)應(yīng)一個(gè)決策樹節(jié)點(diǎn)。

5. 剪枝：決策樹模型有可能過擬合，可以使用剪枝算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。

6. 預(yù)測：使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測，可以使用自底向上或自頂向下兩種預(yù)測方式。

7. 評(píng)估模型：計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、精度、召回率和F1值等指標(biāo)，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男阅芎头夯芰Α?

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