首先，需要说明一点的是，训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）本质上并无区别，都是把一个数据集分成三个部分而已，都是（feature,label）造型。尤其是训练集与验证集，更无本质区别。测试集可能会有一些区别，比如在一些权威计算机视觉比赛中，测试集的标签是private的，也就是参赛者看不到测试集的标签，可以把预测的标签交给大赛组委会，他们根据你提交的预测标签来评估参赛者模式识别系统的好坏，以防作弊。
训练集：每个样本都是（feature,label）造型，用来训练模式识别系统。
验证集：在训练集上训练好系统后，有些参数是不可学习的，需要人为设定的，比如支持向量机SVM中的超参数松弛参数C。但是人为设定可能不是最优的，怎样寻找最优的这个参数呢？这就需要验证集。在验证集上不断调试这个人为设定的超参数，直到在验证集上得到的结果满意为止，这一步通常采用验证集上的交叉验证来确定最优超参数。需要人为设定的超参数确定后，到此这个系统的所有参数都确定了，然后看一下这个系统在测试集上的效果怎么样。
测试集：用来最终评估模式识别系统的性能。
需要注意的是，当整个模式识别系统中没有需要人为设定的超参数，所有参数都是通过学习得到的，则不需要验证集，训练集和测试集就够了。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://bianchenghao.cn/bian-cheng-ji-chu/105050.html