训练集 测试集 验证集

训练集、测试集和验证集是机器学习中常用的数据集划分方式。

训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的性能，验证集用于调整模型的超参数以及防止模型过拟合。具体来说，训练集是模型学习的数据集，测试集是用来测试模型在未见过数据上的性能，验证集则是用来评估模型的泛化能力和调整模型参数。

通常情况下，数据集会被划分成训练集、测试集和验证集三部分，其中训练集的比例最大，通常占总数据集的70%-80%，测试集和验证集的比例一般相等，分别占总数据集的10%-15%。

在训练模型时，我们使用训练集来训练模型，并使用验证集来调整模型的超参数，直到找到最优的超参数组合。然后，我们使用这个最优的超参数组合来训练模型，并使用测试集来测试模型的性能。这样可以避免模型在测试集上过拟合，从而更好地评估模型的性能。