訓練集、測試集、驗證集與交叉驗證

初學者對於訓練集(train set)、測試集(test set)、驗證集(validation set)這三個概念和應用非常容易搞混，這裏我結合各種博文和書籍上的講解進行總結： 訓練集 參與訓練，模型從訓練集中學習經驗，從而不斷減小訓練誤差。這個最容易理解，一般沒什麼疑惑。 驗證集 不參與訓練，用於在訓練過程中檢驗模型的狀態，收斂情況。驗證集通常用於調整超參數，根據幾組模型驗證集上的表現決定哪組

>>阅读原文<<