Set di convalida

Il partizionamento di un set di dati in un set di addestramento e di test consente di giudicare se un determinato modello si generalizzerà bene in nuovi dati. Tuttavia, utilizzare solo due partizioni può essere insufficiente quando si eseguono molti cicli di ottimizzazione degli iperparametri.

Convalida

Diagramma del flusso di lavoro costituito da tre fasi. 1. Addestra il modello sul set di addestramento. 2. Valuta il modello su un set di test. 3. Modifica il modello in base ai risultati nel set di test. Ripeti i passaggi con 1, 2 e 3, scegliendo il modello che fa meglio sul set di test.
Una barra orizzontale divisa in tre parti: il 70% è il set di addestramento, il 15% il set di convalida e il 15% il set di test.
Flusso di lavoro simile alla Figura 1, con la differenza che, invece di valutare il modello rispetto al set di test, il flusso di lavoro valuta il modello rispetto al set di convalida. Quindi, una volta che il set di addestramento e il set di convalida sono più o meno d'accordo, conferma il modello rispetto al set di test.
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