机器学习训练集/开发集/测试集挑选

在实际应用领域，通常将数据集分红三块，训练集：用来训练算法；开发集：用来进行特征选择或者调参；测试集：用来检测算法的表现，所以测试集应该可以反映和包含现实的真正数据分布，而不是假设分布。算法 在实际算法迭代过程当中，咱们最后但愿获得的结果是算法在测试集上表现的很是优秀；可是，最近读吴恩达老师的笔记：有时可能咱们须要决定投资多少去获取好的开发集和测试集。切记不要假定你的训练集分布和测试集分布必须是同

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