训练集、验证集、测试集

三者区别：

把数据集随机分为训练集，验证集和测试集

1. 训练集训练模型（很多模型）

2. 验证集验证模型，根据情况不断调整模型，选择出其中最好的模型（最优模型）

3. 训练集和验证集训练出一个最终的模型（最终模型）

4. 测试集评估最终的模型（评估最终模型）

由于数据集分为了训练集和测试集，现在我们需要从测试集再分出一个数据集，用于模型选择和调整。因为已经有一个测试集了，所以叫它验证集，以防止混淆。

训练集（Training Set）：用于训练模型。

验证集（Validation Set）：用于调整和选择模型。

测试集（Test Set）：用于评估最终的模型。