機器學習訓練集/開發集/測試集挑選

在實際應用領域，通常將數據集分紅三塊，訓練集：用來訓練算法；開發集：用來進行特徵選擇或者調參；測試集：用來檢測算法的表現，所以測試集應該可以反映和包含現實的真正數據分佈，而不是假設分佈。算法 在實際算法迭代過程當中，咱們最後但願獲得的結果是算法在測試集上表現的很是優秀；可是，最近讀吳恩達老師的筆記：有時可能咱們須要決定投資多少去獲取好的開發集和測試集。切記不要假定你的訓練集分佈和測試集分佈必須是同

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