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模型訓練是什么意思

發(fā)布時間：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、模型制作訓練的目的
2、TensorFlow 訓練模型
3、測試集和訓練集是什么意思？
4、如何用決策樹訓練模型

模型訓練是什么意思

一、模型制作訓練的目的

模型制作可以使理論學習更好的和實際操作水平和動手能力緊密的結合

二、TensorFlow 訓練模型

TensorFlow支持同步訓練和異步訓練兩種模型訓練方式。

異步訓練

異步訓練即TensorFlow上每個節(jié)點上的任務為獨立訓練方式，不需要執(zhí)行協(xié)調操作，如下圖所示：

同步訓練

同步訓練為TensorFlow上每個節(jié)點上的任務需要讀入共享參數(shù)，執(zhí)行并行化的梯度計算，然后將所有共享參數(shù)進行合并，如下圖所示：

三、測試集和訓練集是什么意思？

1.測試集：

機器學習學科中，學習樣本三部分之一，測試集用來檢驗最終選擇最優(yōu)的模型的性能如何。

2.訓練集：

機器學習學科中，學習樣本三部分之一，訓練集用于建立模型。驗證集用來確定網(wǎng)絡結構或者控制模型復雜程度的參數(shù)，而測試集則檢驗最終選擇最優(yōu)的模型的性能如何。

模型訓練是什么意思

擴展資料

訓練集用于監(jiān)督學習中，監(jiān)督學習是指利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數(shù)，使其達到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。

監(jiān)督學習是從標記的訓練數(shù)據(jù)來推斷一個功能的機器學習任務。訓練數(shù)據(jù)包括一套訓練示例。在監(jiān)督學習中，每個實例都是由一個輸入對象和一個期望的輸出值組成。監(jiān)督學習算法是分析該訓練數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生一個推斷的功能，其可以用于映射出新的實例。

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的機器學習算法，依據(jù)一定的性能標準，對學習結果的重要程度可以予以忽視。采用分布式和并行計算的方式進行分治策略的實施，可以規(guī)避掉噪音數(shù)據(jù)和冗余帶來的干擾，降低存儲耗費，同時提高學習算法的運行效率。

參考資料來源：百度百科-測試集

參考資料來源：百度百科-訓練集

四、如何用決策樹訓練模型

決策樹是一種基于樹形結構的分類或回歸算法。下面是訓練一個決策樹模型的步驟：

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

2. 數(shù)據(jù)預處理：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)等指標進行評估。

4. 訓練模型：使用特征選擇算法，將數(shù)據(jù)集分割成多個子集，每個子集對應一個決策樹節(jié)點。

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

6. 預測：使用訓練好的模型進行預測，可以使用自底向上或自頂向下兩種預測方式。

7. 評估模型：計算模型的準確率、精度、召回率和F1值等指標，以檢驗模型的性能和泛化能力。