Holdout Data在机器学习的世界中起着关键作用，它是评估模型能够将学习见解的如何应用到看不见的数据的关键工具。这种做法是确保模型不仅要记住培训数据，而且可以有效地进行未来预测的组成部分。了解持有数据对于参与创建和验证机器学习模型的任何人都是必不可少的。
什么是保留数据？
Holdout数据是数据集的子集，该数据集是从机器学习的培训阶段所设置的。该特定部分专门用于验证模型的性能。概括是机器学习的关键，因为它使模型能够对以前从未遇到的数据进行准确的预测。
验证过程
在验证过程中，保留数据用于评估机器学习模型的性能。训练后，对保留数据集进行了预测，从而可以进行预测和实际值之间的比较。
比较预测与保留数据
通过对保留数据的预测进行评估的准确性提供了对模型有效性的宝贵见解。该评估的一个关键方面是了解模型过度拟合的含义 – 当模型从训练数据而不是基础模式中学习噪声时。
识别和缓解过度拟合
当模型在训练数据上表现良好，但在看不见的数据上表现不佳，表明该模型无法有效地概括。保留数据可以通过提供单独的性能度量来防止过度拟合。诸如简化模型体系结构或合并正则化技术之类的策略也可以帮助减轻此问题。
保留数据的大小和比例
确定与整个数据集有关的保留数据的正确大小对于准确的评估至关重要。正确的比例可以确保对模型进行充分的测试而不会不足数据。
标准比例
通常，保留数据约占总数据集的20-30％。但是，大小可能会根据数据集的特定特征或所解决的问题而有所不同。较大的数据集可能允许较小的比例，同时仍保持统计意义。
保留数据的重要性
由于多种原因，使用保留数据是必不可少的，这些原因极大地增强了机器学习实践。
避免过度拟合
通过利用保留数据，从业人员可以帮助确保其模型保持可靠和健壮，从而降低过度拟合的风险。
模型性能评估
保留数据有助于客观地评估模型的有效性。将各种指标应用于保留数据的预测有助于理解优势和劣势。
促进模型比较
在开发多个模型时，Holdout数据为比较其性能提供了一致的基础。这种比较分析可以在部署最佳模型之前选择。
调谐模型参数
保留数据对于微调超参数也可能是无价的，有助于调整模型配置以优化性能。这种连续的完善是获得最佳结果的关键。
持有方法与交叉验证
持有方法和交叉验证都是用于验证模型的机器学习中的重要技术。每个人都有自己的优势，使其适合不同的情况。
保留方法
保留方法涉及将数据集分为两个部分：一个用于培训，一个用于验证。这种直接的方法是有效的，但有时会导致估计不太可靠，尤其是数据集较小的估计值。
交叉验证解释了
交叉验证通过反复对数据集，一个子集培训并在另一个子集上进行验证来增强模型评估。与Holdout方法相比，该方法通常提供了更准确的性能估计，因为它利用整个数据集在不同的迭代中均可进行培训和验证。
使用保留数据的最佳实践
为了充分利用保留数据，应遵循几种最佳实践，以确保在机器学习项目中有效实施。
为数据集选择正确的方法
在保留方法和交叉验证之间进行选择取决于数据集大小和模型复杂性。对于较小的数据集，交叉验证可能会产生更好的性能估计，而较大的数据集可能会受益于Holdout方法的简单性。
保留数据使用中的上下文因素
在实施保留数据时，了解项目的特定上下文至关重要。问题域，可用数据和模型要求等因素可能会影响最佳采用策略。
