训练集、测试集、验证集与交叉验证

初学者对于训练集(train set)、测试集(test set)、验证集(validation set)这三个概念和应用非常容易搞混，这里我结合各种博文和书籍上的讲解进行总结： 训练集 参与训练，模型从训练集中学习经验，从而不断减小训练误差。这个最容易理解，一般没什么疑惑。 验证集 不参与训练，用于在训练过程中检验模型的状态，收敛情况。验证集通常用于调整超参数，根据几组模型验证集上的表现决定哪组

>>阅读原文<<