机器学习知识点查漏补缺（训练集、验证集和测试集）

转载于 2018-03-26 16:40:00 发布 · 110 阅读

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原文链接：http://www.cnblogs.com/hugh-tan/p/8651968.html

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本文详细介绍了机器学习中数据集的划分方法，包括训练集、验证集和测试集的作用及其使用场景。训练集用于模型参数的学习；验证集用于调整超参数并确定最优设置；测试集则用于评估最终选定模型的性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

训练集

用来训练模型参数的数据

验证集

根据训练集的训练参数，在此验证数据集上的表现结果，人为调节超参数的数据，并选出最优超参数

测试集

人为调节超参数后，最终测试选择最优模型及超参数的表现

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