只有训练集和测试集，并且计算资源非常有限，如何在不把训练集划分为多折的情况下验证模型在测试集的性能？
2023-12-27 阅读 36
在只有训练集和测试集，并且计算资源有限的情况下，可以考虑使用留出集（hold-out set）来验证模型在测试集的性能。留出集是从训练集中随机抽取一部分样本作为验证集，剩余部分作为训练集。
下面是一种简单的留出集方法：
1. 将训练集划分为训练集和留出集。可以根据样本数量和数据分布来确定划分比例，常见的做法是将留出集占总样本的10%到30%。
2. 使用训练集训练模型。根据具体任务选择适当的机器学习算法或深度学习模型，并使用训练集进行训练。
3. 使用留出集评估模型性能。将训练好的模型应用于留出集上，计算模型在留出集上的性能指标，例如准确率、精确率、召回率等。
4. 根据留出集上的性能指标对模型进行调整。根据留出集上的性能指标，可以对模型进行调整，例如调整超参数、增加/减少特征等。
5. 最终评估模型性能。使用调整后的模型在测试集上进行最终评估，得到模型在真实场景下的性能。
需要注意的是，留出集的划分应该保持与测试集相似的数据分布，以确保留出集的性能能够准确反映模型在测试集上的性能。同时，由于留出集的样本量较小，可能会导致评估结果的方差较大，因此建议多次随机划分留出集并取平均值来减小评估结果的不确定性。
更新于 2023年12月27日
