训练集验证集和测试集哪个需要打标签

在机器学习领域，通常需要将数据集分成训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的性能并进行调参，测试集用于最终评估模型的性能。

在这三个数据集中，只有训练集和验证集需要打标签。标签是指数据的真实值或者所属的类别，用于指导模型的学习和优化。训练集中每个样本都需要有标签，用于训练模型。验证集也需要有标签，因为我们需要根据模型在验证集上的表现来调整模型的超参数，以达到更好的泛化性能。

测试集不需要打标签，因为测试集的目的是评估模型的泛化性能，而不是指导模型的学习。测试集中的样本都是未知的，我们只能根据模型对样本的预测结果来评估模型的性能。因此，测试集中的每个样本都没有标签。