Was bedeutet Validierungsset?

Beim maschinellen Lernen wird ein Validierungssatz zur “Abstimmung der Parameter” eines Klassifikators verwendet. Der Validierungstest bewertet die Fähigkeit des Programms entsprechend der Variation der Parameter, um zu sehen, wie es in aufeinanderfolgenden Tests funktionieren könnte.

Das Validierungsset wird auch als Validierungsdatensatz, Entwicklungs-Set oder Dev-Set bezeichnet.

GoogleSEO.de erklärt Validierungsset

Idealerweise verfügt das Programm über drei Datensätze: einen Trainingssatz, einen Validierungssatz und einen Testsatz. Im ersten Schritt, dem Training, verwendet das Programm Trainingsdaten, um ein Modell zu lernen und aufzubauen. In der zweiten Phase hilft die Validierung bei Problemen wie z.B. Anpassung, bei denen das Programm möglicherweise nicht gut kalibriert ist, um zukünftige Daten zu verarbeiten. In Bezug auf die komplexen Gleichungen, die sich aus Trainings- und Testwiederholungen ergeben, sprechen Ingenieure von “lokalen Minima und Maxima”, die Segmente des Ausgabeprozesses bezeichnen, die den Ingenieuren helfen können, zu entscheiden, wo sie eine Phase “beenden”. In der dritten Stufe, der Testphase, werden neue Testdaten eingebracht, um zu sehen, ob die Maschine bei den Testdaten genauso gut und genau arbeitet wie bei den Trainingsdaten, oder ob eine große Kluft zwischen den Leistungen auf beiden Stufen eine Überbelegung anzeigt.

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