训练集验证集测试集划分

在机器学习中，划分数据集为训练集、验证集和测试集是为了评估和优化模型的性能。这个划分过程通常遵循以下几个步骤：

1.首先，从原始数据集中随机选择一部分数据作为训练集。训练集是用来训练模型的主要数据集，模型通过学习训练集中的模式和规律来进行预测。

2.其次，从剩下的数据中选择一部分作为验证集。验证集用于调节模型的超参数和进行模型选择，以提高模型的性能。通过在验证集上评估不同超参数或模型结构的性能，可以选择最佳的模型。

3.最后，剩下的数据作为测试集。测试集是用来评估最终训练好的模型的性能。模型在测试集上的表现可以反映其泛化能力，即对新数据的预测能力。测试集的结果可以提供对模型在实际应用中的性能预估。

划分训练集、验证集和测试集的比例没有固定的规定，可以根据具体的任务和数据集大小来确定。常见的做法是将数据集划分为大约70-80%的训练集，10-15%的验证集和10-15%的测试集。这样的划分可以保证模型具有较好的性能评估和泛化能力。

引用：
在机器学习中，经常提到训练集和测试集，验证集似有似无。感觉挺好奇的，就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。
整个测试集往往就是为了在验证集只是非训练集一个小子集的情况下，好奇一下那个靠训练集（训练）和验证集（调参）多次接力训练出来的模型是不是具有了泛化性能，因而加试一下图个确定。
测试集：对于训练完成的神经网络,测试集用于客观的评价神经网络的性能。