训练集 (Training set) 　　用来训练分类器中的参数，拟合模型。会使用超参数的不同取值，拟合出多个分类器，后续再结合验证集调整模型的超参数。 验证集 (Validation set) 　　当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测 ...

　　在NG的ML课程中和西瓜书中都有提到：最佳的数据分类情况是把数据集分为三部分，分别为：训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。那么，验证集和测试集有什么区别呢？ 　　实际上，两者的主要区别是：验证集用于进一步确定模型的参数(或结构 ...

下面是一些定义及作用：Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier.训练集是用来学习的样本集，通过匹配一些 ...

一、介绍 训练集、验证集和测试集在机器学习领域及其常见，后两者容易混用。 在有监督（supervise）的机器学习中，数据集常被切分为2-3部分，即： 训练集（train set） 验证集（validation set） 测试集（test set） 一个形象的比喻 ...

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后，我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中，这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时，通常将模型拟合在训练集上，以便对未被训练的数据进行预测。 在统计学和机器学习领域中，我们通常把数据 ...

在NG的ML课程中和西瓜书中都有提到：最佳的数据分类情况是把数据集分为三部分，分别为：训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。那么，验证集和测试集有什么区别呢？ 　实际上，两者的主要区别是：验证集用于进一步确定 ...

样本集、验证集（开发集）、测试集。 Ripley, B.D（1996）在他的经典专著Pattern Recognition and Neural Networks中给出了这三个词的定义。 Training set: A set of examples used for learning ...

训练集 用于模型拟合的数据样本，用来调试神经网络中的参数。 测试集 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。测试集的作用是体现在测试的过程。 验证集 用于查看训练效果，查看模型训练的效果是否朝着坏的方向进行。验证集的作用是体现在训练的过程。举个栗子 ...