训练集、验证集和测试集train、val、test

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在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集（train set），验证集（validation set ) 和测试集（test set）。

区别

训练集（Training set）模型拟合的数据样本，用来 估计模型 ，

验证集(Cross Validation set) 用来 确定 网络结构或者控制模型复杂程度的 参数

测试集(Test set)，用来 检验 最终选择最优的模型的 性能 如何

在 这里看到了一个很好的比喻

• 训练集———–学生的课本；学生 根据课本里的内容来掌握知识。
• 验证集————作业，通过作业可以知道 不同学生学习情况、进步的速度快慢。
• 测试集———–考试，考的题是平常都没有见过，考察学生举一反三的能力。