機(jī)器學(xué)習(xí)最明顯的一個特點(diǎn)是需要大量的數(shù)據(jù)。特別對監(jiān)督學(xué)習(xí)來說，就是需要大量的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)（labeled data）。

很多入門的朋友很快就會遇見模型訓(xùn)練和測試這兩個階段，進(jìn)而也就了解到帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)是要被劃分成兩個部分的：訓(xùn)練集 (training set) 與測試集 (test set)。這兩個概念也很直觀，大部分朋友非?？炀湍芙邮?。

可是到后面，在我們需要為機(jī)器學(xué)習(xí)模型調(diào)參的時候，半路殺出來了個交叉驗(yàn)證 (cross validation) 階段，這個對應(yīng)的數(shù)據(jù)集也有個名字，叫做驗(yàn)證集 (validation set)。

據(jù)我觀察，很多入門機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友在這個時候就會感到一頭霧水，并且非常困惑：咋又冒出來了個驗(yàn)證集啊？我們不是有個測試集了嗎？直接在那上面做實(shí)驗(yàn)不就好了么？又劃分多一個數(shù)據(jù)集，那就使得能用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)都變少了，驗(yàn)證集是那方神圣啊？...

這里我給你們來個非常形象的類比！別眨眼！

訓(xùn)練集 → 題解大全

驗(yàn)證集 → 模擬考試

測試集 → 高考！

是不是非常形象易懂呢？（得意臉）

呃？搞不懂為什么是這樣的對應(yīng)關(guān)系？別急我還沒說完呢。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法是個笨學(xué)生，他沒法直接從人類教師那里學(xué)會抽象的概念，于是唯一有效的策略就是天賦不足勤來補(bǔ)：玩命刷題！ 想想看帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，是不是很像你平時做的習(xí)題冊呢？ 數(shù)據(jù)本身是題目，標(biāo)簽是正確答案。所以機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠通過大量做題來學(xué)會抽象概念（但是這個傻孩子實(shí)際上只學(xué)會了怎么解答與特定抽象概念相關(guān)的問題）。

你說你學(xué)會了東西，但空口無憑啊，你得通過考試來證明自己！于是就有了測試集。測試集相當(dāng)于考試的原因是，你只能看到題目（數(shù)據(jù)）而無法得知答案（標(biāo)簽）。你只能在交卷之后等老師給你打分。

于是就有朋友發(fā)問了：“那我一遍一遍考試來證明自己不就好？我大學(xué)掛科補(bǔ)考還少么？”。首先心疼你一秒鐘。然后請你思考這個問題，如果那場考試是高考怎么辦？你耗得起嗎？

所以我們需要模擬考試，也就是驗(yàn)證集。我們可以獲得驗(yàn)證集的標(biāo)簽，但是我們假裝得不到，讓自己以考試的心態(tài)去面對，過后也就能通過自己對答案來了解自己到底學(xué)會了多少，而這種幾乎沒有成本的考試我們想進(jìn)行多少次都行！這就是驗(yàn)證集存在的意義！你的模型只能在測試集上面跑一次，一考定終身！

我們需要驗(yàn)證集的真正原因是：防止機(jī)器學(xué)習(xí)算法作弊！我們訓(xùn)練一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是為了讓它在那有限的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù) high 個夠，而是要將模型應(yīng)用于真實(shí)世界。絕大多數(shù)情況下，我們無法直接從真實(shí)世界獲得答案，我們能收集到的數(shù)據(jù)是沒有標(biāo)簽的裸數(shù)據(jù)，我們需要高效準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型為我們提供答案。不能直接使用測試集不是因?yàn)槲覀冐?fù)擔(dān)不起在測試集上跑模型的成本（事實(shí)上幾乎為 0），而是因?yàn)槲覀儾荒苄孤稖y試集的信息。試想一下，假如你搞到了真正的高考題和答案，你一遍又一遍地去做這套題目，會發(fā)生什么？也許你會成為高考狀元，可是你真的學(xué)會這些知識了嗎？你能夠再去做一套高考題并且拿高分嗎？你能夠去當(dāng)家教向?qū)W弟學(xué)妹傳授你的知識和解答他們的問題嗎？ 偷窺到了測試集的機(jī)器學(xué)習(xí)模型就是廢品，沒有人需要它，它也做不了任何有用的事情。

切記，你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型只能在測試集上跑一次，一考定終身！

切記，你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型只能在測試集上跑一次，一考定終身！

切記，你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型只能在測試集上跑一次，一考定終身！

切記，你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型只能在測試集上跑一次，一考定終身！

切記，你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型只能在測試集上跑一次，一考定終身！

超級重要的事情說五次還嫌少，我得加粗了才行。哦還得加大字號，我怕你近視眼看不見！

都說到這個地步了，順便借這個類比說說過擬合 (overfit) 和欠擬合 (underfit) 的事吧。過擬合的模型是個真正的書呆子，玩命刷題解大全 (Demidovich)，但是只記住了所有的習(xí)題和答案，去做模擬考試就直接傻掉了。欠擬合的模型就是個不聽課還懶惰的學(xué)渣，連習(xí)題冊上的題目都搞不懂，別說模擬考試了。高考？呵呵呵。

原文地址

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODU3OTIyOA==&mid=2650665183&idx=1&sn=0156b28514ca0ebb79f74c4b90ea009c&chksm=bec1cdac89b644bac4fd0aff308330576e701a4a04d221e1f19a51428aabc3235ef3f84e82f7&mpshare=1&scene=23&srcid=06241lQux9cxYFEOQhSYVfMj#rd

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的关于机器学习的训练数据、验证数据和测试数据的形象比喻的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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