7.谷歌《機器學習速成課程》筆記---驗證

原先結構圖（只有訓練集、測試集）： 其結果導致過擬合，訓練集與測試集之間會相互影響，也就是測試集的信息會有一部分在訓練模型中，導致預測結果會偏高，從而誤導了我們對模型的認識。 修改後的模型，加入了驗證集，測試集完全沒使用過，保證了訓練模型對測試集信息完全未知，這樣更符合實際，預測效果的準確性也就更可靠。 提示 不斷使用測試集和驗證集會使其逐漸失去效果。也就是說，您使用相同數據來決定超參數設置或其他

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