在SpaCy NER训练中设置验证数据
在 SpaCy NER 训练中设置验证数据是为了评估模型在未见过的数据上的性能。验证数据通常是从训练数据中分离出来的一小部分数据集，用于验证模型的泛化能力和准确性。
设置验证数据的步骤如下：
- 数据准备：从整个数据集中分离出一部分作为验证数据集。确保验证数据集与训练数据集的分布和特征相似，以保证评估的准确性。
- 数据预处理：对验证数据进行与训练数据相同的预处理步骤，包括文本清洗、分词、词性标注等。
- 特征提取：使用 SpaCy 提供的特征提取器从验证数据中提取特征。这些特征可以包括词性、词向量、上下文等。
- 模型训练：使用训练数据和验证数据来训练 SpaCy NER 模型。在每个训练周期结束后，使用验证数据评估模型的性能。
- 模型评估：通过计算模型在验证数据上的准确率、召回率、F1 值等指标来评估模型的性能。这些指标可以帮助判断模型是否过拟合或欠拟合，并进行调整。
- 调整参数：根据验证数据的评估结果，调整模型的超参数、特征提取器等，以提高模型的性能。
在 SpaCy NER 训练中，可以使用以下腾讯云产品来支持和加速训练过程：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了强大的机器学习算法和模型训练环境，可以用于训练 SpaCy NER 模型。
- 腾讯云数据处理平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）：提供了数据预处理和特征提取的工具和服务，可以帮助简化数据处理流程。
- 腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）：提供了高性能的容器运行环境，可以用于部署和运行 SpaCy NER 模型。
通过合理设置验证数据并利用腾讯云的相关产品，可以提高 SpaCy NER 模型的训练效果和性能。
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def Eval(examples):
# test the saved model
print("Loading from", './model6/')
ner_model = spacy.load('./model6/')
scorer = Scorer()
try:
for input_, annot in examples:
doc_gold_text = ner_m
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需要澄清一下。
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现在我想知道为什么当我用15个时期训练时，我的准确率降低了10%，而训练准确率只有53%。它
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作为假设函数:其中w(0)，w(1)，w(2)，w(3).....
浏览 0提问于2012-10-11得票数 3
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关于网站数据迁移腾讯云的若干问题。问题之一：腾讯云有等保级别？
数据迁移、tcp/ip、windows
事情背景是 2018年建立了网站，网站有工信部备案号。主域名、IP都正常在用。网站接入方式是 租赁虚拟空间。等保备案号、等保级别、等保系统都没有。系统软件版本是 windows 2008，路由器、交换机、服务器、安全设备都 “为虚拟机，不是独立单台服务器”
网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
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2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 283提问于2022-03-08
2回答
为什么需要k倍交叉验证？
machine-learning、cross-validation
我使用k-折叠交叉验证，但不明白它的目的。在分割训练和测试数据集中的数据集之前，通常会对数据集的条目进行随机化。给定训练数据集，进行k次交叉验证，目的是预先估计模型的性能。在随机化的情况下，在交叉验证的循环中，不太可能出现从一次运行到下一次的戏剧性变化。最多可以观察到一些正常的波动。
考虑到交叉验证内部的性能，交叉验证回答了哪些问题？假设表现不佳，是否意味着我们应该放弃训练模式？
如果整个模型的训练时间或其他资源都很昂贵，我就能理解k折叠交叉验证的目的。在这种情况下，将训练集分割到进行验证的k个子集中，可能会为模型的性能提供预测。考虑到即使在大数据上，对整个训练集进行模型拟合是以可接受的时间复
浏览 0提问于2022-03-05得票数 10
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使用多处理的空间训练器
python、nlp、python-multiprocessing、spacy、named-entity-recognition
我正在尝试用spacy来训练一个定制的ner模型。目前，我有超过2k的培训记录，每一篇文章包含100多个单词，至少每个记录有2个实体。我运行了50次迭代。完全训练需要两个多小时。
有什么方法可以使用多处理来训练吗？会否改善训练时间？
浏览 2提问于2020-02-28得票数 2
4回答
在训练集上评估一个模型是一个好的实践吗？
machine-learning、deep-learning、machine-learning-model、data-science-model、model-selection
对训练集模型进行评价(即训练训练模型，在同一训练集上评估回归误差/精度)，并将评价结果与模型回归误差/交叉验证(我们在同一训练集上进行交叉验证)和测试集的精度进行比较，以检查过拟合/不拟合是否是一种很好的做法吗？
据我所知，我们不应该对训练集的模型进行评估。然而，我看到一些讲座似乎促进了对训练错误的评估。
浏览 0提问于2020-08-20得票数 1
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线性回归与非线性回归(基本起点)
machine-learning、neural-network、linear-regression、non-parametric
因此，我的怀疑基本上是线性回归，我们试图拟合一条直线或一条曲线，对给定的训练集。现在，我相信当特性(自变量)增加时，参数也会增加。因此，计算这些参数在计算上是昂贵的。所以，我想这就是我们走向非线性的原因！？我的理解对吗？
我的下一个疑问是，对于线性回归的过度拟合，我们说模型是记忆的。我所理解的是，参数调整的方式只能预测给定的输入，并且会给输出带来不好的结果，原因是我们没有拟合一条广义的线或曲线。但我们正在绘制一条贯穿所有输出值的线或曲线。我的理解正确吗？
浏览 0提问于2020-05-08得票数 1
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Sklearn回归问题
scikit-learn
我尝试用一个回归模型拟合数据矩阵X到输出向量y。我有一些训练数据和一些测试数据，其中的分数是RMSE。
因此，我在SVR，内核'poly‘和调高参数'C'，’度‘和’伽马‘时取得了最好的成绩，并且具有高效性和交叉验证性。
实际上，我不知道如何取得更好的成绩，所以我在这个论坛上请求另一种方法。我已经尝试过KernelRidge、线性回归、SVR和其他核函数、神经网络，但它们都给出了更差的结果。实际上可以做得更好，因为其他人在这项任务中做得更好，但我不知道我能做些什么来提高分数。有什么想法吗？
浏览 0提问于2017-03-28得票数 -1
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学习曲线-为什么训练的准确性开始这么高，然后突然下降？
python、machine-learning、scikit-learn、classification、logistic-regression
我实现了一个模型，其中我使用Logistic回归作为分类器，我想绘制学习曲线为训练和测试集，以决定下一步做什么，以改进我的模型。
为了给你一些信息，为了绘制学习曲线，我定义了一个函数，它采用一个模型，一个预分裂的数据集(训练/测试X和Y数组，NB:使用train_test_split函数)，一个评分函数作为输入，在n个指数间隔的子集上迭代数据集的训练，并返回学习曲线。
我的结果如下图所示
我想知道，为什么训练的准确性开始这么高，然后突然下降，然后又开始上升，随着训练设置的规模增加？反过来说，为了测试的准确性。我认为非常好的准确性和下降是由于一些噪音，因为小数据集在开始，然后当数据集变得更
浏览 5提问于2016-05-02得票数 3
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