訓練集
作用：估計模型

學習樣本數據集，通過匹配一些參數來建立一個分類器。建立一種分類的方式，主要是用來訓練模型的。

驗證集
作用：確定網絡結構或者控制模型復雜程度的參數，超參數

對學習出來的模型，調整分類器的參數，如在神經網絡中選擇隱藏單元數。驗證集還用來確定網絡結構或者控制模型復雜程度的參數。

測試集
作用：檢驗最終選擇最優的模型的性能如何

主要是測試訓練好的模型的分辨能力（識別率等）

總結

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，测试集的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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