训练集 测试集 验证集

在机器学习和深度学习中，通常将数据集分为三个部分：训练集、测试集和验证集。

训练集是用于模型训练的数据集，通常占总数据集的大部分。模型通过学习训练集中的样本来调整自己的参数，从而使得在训练集上的预测结果尽可能地接近真实结果。

测试集是用于评估模型性能的数据集，通常是从总数据集中独立出来的一部分。模型在测试集上的表现可以反映其对新数据的泛化能力，也就是说，它能否对未见过的数据进行准确的预测。

验证集也是用于评估模型性能的数据集，通常是在训练过程中使用的。它可以帮助我们调整模型的超参数，比如学习率、批大小等，从而提高模型的性能。

在实际应用中，我们通常将总数据集划分为训练集、测试集和验证集，并根据需要对它们进行调整，以便更好地评估模型的性能和优化模型的参数。