训练数据集和测试数据集 机器学习的训练数据集是什么格式的？
机器学习的训练数据集是什么格式的？
机器学习的训练数据集是VBP格式的。visualbasic工程由窗口、程序代码模块、ActiveX控件和应用程序所需的环境设置组成。在应用程序设计过程中，visualbasic保存了一个扩展名为VBP的工程文件。项目文件列出了应用程序所需的所有文件，包括表单和程序代码模块。此外，项目文件还列出了所有使用的程序构建块，如ActiveX控件。项目本身并不控制这些文件和程序构建块，因此用户可以在多个项目中使用同一个文件。当用户打开项目时，将加载项目文件中列出的文件。除项目文件外，项目还包括表单文件、ActiveX控件、visualbasic类模块、资源文件、用户控件、用户文档和ActiveX设计器。在组织工程中，最好为每个项目创建一个单独的目录。完成应用程序后，如果要发布，必须先将其编译成可执行文件。编译应用程序就是创建一个可执行文件，其中包括特定项目的表单和代码模块。我希望我能帮助你。
对数据集训练时，只对训练集进行训练还是都训练？
如果您想测试您自己的数据集，您需要将其分为训练集、验证集和测试集。
我们训练机器学习模型使用现有数据预测未知数据。我们通常把模型对未知数据的预测能力称为泛化能力。为了评价模型的泛化能力，通常将数据分为训练集和测试集。训练集用来训练模型，测试集用来评价模型的泛化能力。
这里有几点需要注意：
通常80%的数据集用作训练集，20%用作测试集；
通常我们需要在开始构建模型之前划分数据集，以防止数据窥探错误，也就是说，我们应该避免过多地了解测试集的样本特征，并且防止我们选择对测试集数据有帮助的模型，这将导致过度的结果，一般来说，我们在建立模型时需要对数据进行处理，包括一些数据清洗、数据特征缩放（标准化或规范化）。此时，我们只需要对训练集执行这些操作，然后将从训练集获得的参数应用到测试集，也就是说在工作流中，您不能使用在测试数据集上计算的任何结果。例如，我们得到的属性中可能缺少值，因为在这些操作之前，我们已经将数据集划分为训练集和测试集。通常的做法是通过计算属性值的中值来填充缺少的值。请注意，属性值的中值是由训练集中的数据计算的。当我们得到一个模型时，如果你想在模型的测试误差要被测试到近似泛化误差的时候，测试集中可能会有一些缺失的值。此时，由训练集计算的中值填充相应属性的缺失值。
用同一数据集训练神经网络，每次训练结果不一样，有时正确率很高，有时很低，为什么？
其实这个问题的实质是，如果我们用机器学习算法对数据集上的数据模型进行一次训练，保存模型，然后用同样的算法和同样的数据集以及数据排序对其进行再次训练，那么第一个模型和第二个模型是一样的吗？
这可能是因为神经网络用增益或权重的随机值初始化，然后每个模拟在训练阶段有不同的起点。如果您希望始终保持相同的初始权重，可以尝试为初始权重修复种子以消除问题。
如果我们深入研究这个问题，我们可以根据ml算法的“确定性”来对其进行分类。当从同一个数据集进行训练时：
一个是总是生成相同的模型，并且记录以相同的顺序呈现；
另一个是总是生成不同的模型，并且记录顺序不同。
在实践中，大多数是“不确定的”。模型变化的原因可能是机器学习算法本身存在随机游走、不同权值的随机初始化、不同分量的概率分布抽样来分配优化函数。
虽然模型的“不确定性”可能会对单个训练结果造成干扰，但我们也可以用“不确定性”来确认模型的稳定性，如决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等，最终可以通过多次迭代来确认模型的稳定性。
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