机器学习评估方法

测试集问题
测试集和训练集应该"互斥"

常见的方法：

1. 留出法
2. 交叉验证法
3. 自助法
   留出法：
   把训练集分成两部分，要保持数据的分布一致性
   
   k-折交叉验证法

轮转来当作测试集，这样每一个测试集都被测试过了。

自助法：
基于自助采样。
亦称“有放回采样”、“可重复采样”。

验证集
训练集中专门留出来调参数的部分。看参数怎么设置才是好的。
算法参数选定后，要用 “训练集+验证集” 重新训练最终模型。

调参数的过程应该从训练集中来，而不是测试集中。