我正在使用 CreateML 和 Swift 创建表格分类模型。我使用的数据集总共有大约 300 个项目，以及大约 13 个不同的特征。我已经尝试以两种方式训练/测试我的模型，并且得到了非常不同的结果:
1) 从原始完整数据集中随机拆分我的训练和评估数据表:
let (classifierEvaluationTable, classifierTrainingTable) = classifierTable.randomSplit(by: 0.1, seed: 4)
我尝试了 .1 split 数和 4 种子数，但结果各不相同:在某些情况下可能是 33% 或 80% 的评估准确度。 (在这种情况下，我得到了 78% 的训练准确率、83% 的验证准确率、75% 的评估准确率。)
2) 我从原来的数据集中手动取了10个item放到新的数据集中待会测试。然后我从用于训练的 300 项数据集中删除了这些项目。当我测试这 10 个项目时，我得到了 96% 的评估准确率。 (在这种情况下，我得到了 98% 的训练准确率、71% 的验证准确率和 96% 的评估准确率。)
我想知道为什么会有这么大的差异？哪种解读应该被视为更现实可信？我可以对这两种模型做些什么来提高准确性和可信度吗？另外:我对不同的精度测量意味着什么以及我应该如何解释它们(训练、验证、评估)感到困惑？
谢谢。
最佳答案
training/validation accuracy 的含义是，如果后者低于前者，则您的模型过度拟合，即过度适应训练集而无法正确泛化。
所以你的第一个案例产生了好的结果，第二个产生了不好的结果。
当您为模型提供的新(未见)数据在某些方面存在显着差异(这可能可以通过预处理或将其添加到训练集并重新训练模型来解决)时，评估准确性较低。
在第二种情况下，您的模型严重过拟合，并且这 10 个项目是从训练集中取出的，因此它们没有本质上的不同，这显然给了您很高的评估准确性。所以这是一个相当无用的测试。
不清楚第一种情况的评估准确度测试的数据是从哪里得到的。
TL;DR:第一种情况是好的结果，第二种情况是不好的结果。如果对新数据的测试产生的评估准确度太低，则可能是数据在质量上有所不同。
还有一种不同的说法:如果验证准确性低于训练准确性，则您的模型在数量上是错误的(过度拟合)；如果您的评估准确性低，则您的模型在质量上很差/不适合您打算使用它的数据。
关于swift - 使用拆分表与完全分离表(CreateML、Swift)时的评估准确度不同，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55444439/
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