訓(xùn)練集
作用：估計(jì)模型

學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)集，通過匹配一些參數(shù)來建立一個(gè)分類器。建立一種分類的方式，主要是用來訓(xùn)練模型的。

驗(yàn)證集
作用：確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者控制模型復(fù)雜程度的參數(shù)，超參數(shù)

對(duì)學(xué)習(xí)出來的模型，調(diào)整分類器的參數(shù)，如在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中選擇隱藏單元數(shù)。驗(yàn)證集還用來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者控制模型復(fù)雜程度的參數(shù)。

測(cè)試集
作用：檢驗(yàn)最終選擇最優(yōu)的模型的性能如何

主要是測(cè)試訓(xùn)練好的模型的分辨能力（識(shí)別率等）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习数据集划分-训练集，验证集，测试集的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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