機器學習中的訓練資料與測試資料

在機器學習模型構建中，訓練資料（Training Data） 與 測試資料（Testing Data） 扮演關鍵角色。訓練資料用於讓模型「學會」如何預測，而測試資料則檢驗模型是否能正確應對新情境。如果混用兩者，容易導致過擬合或評估失真。本文將介紹兩者的區別、用途與實務建議。

什麼是訓練資料？

訓練資料 是模型學習過程中使用的資料集，包含輸入特徵與對應標籤（監督式學習情境）。模型會從這些資料中學習出模式與邏輯。

主要特點包括：

• 通常占整體資料的 70%-80%

• 用於 訓練模型參數

• 模型可在訓練階段反覆使用這些資料

• 常伴隨 資料前處理、特徵轉換與標準化

• 有時會切分出驗證集（Validation Set）進一步調參

什麼是測試資料？

測試資料 是專門保留用於評估模型表現的資料，並在訓練階段完全不會被使用。

測試集的用途與特徵：

• 與訓練過程完全隔離

• 用於計算模型的 精準度、召回率、F1 分數 等指標

• 可檢測模型是否 過度學習訓練資料（過擬合）

• 更貼近實際應用場景的資料分布

• 不可用於模型結構設計與參數調整

為什麼要區分兩者？

維持訓練與測試資料的分離，具備以下好處：

• 評估結果更 客觀準確

• 可有效防範 資料洩露或作弊行為

• 幫助理解模型對 新資料的適應能力

• 有助於評估模型是否適合 部署至生產環境

在實務中，深度學習常會加入一組驗證資料用於訓練中途模型挑選。

最佳實務建議

• 建議以 80/20 或 70/30 比例 劃分

• 在切分前進行 隨機打散，避免排序偏差

• 若樣本量小，可使用 交叉驗證法（Cross-validation）

• 嚴禁在訓練過程中提前查看測試結果

• 測試集需妥善保存，避免污染原始數據

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