深度学习基础-训练集与测试集的划分

深度学习基础-训练集与测试集的划分 本篇文章将介绍常用的三种训练集与测试集的方法，描述都是我自己的理解，如果理解有误，还望读者指正。 1.留出法 留出法是最直观，也是最简单的训练集与数据集的划分方法，其步骤为： （1）将数据随机分为两组，一组作为训练集，一组作为测试集 （2）利用训练集训练数据分类器，然后用测试集评估模型，记录最后的分类准确率来作为分类器的评价指标 缺点：在测试集上的预测性能的高低

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