train validation test 划分

train validation test 划分
在机器学习和数据科学中，训练集（train）、验证集（validation）和测试集（test）的划分是非常重要的步骤。

这三种数据集在模型训练和评估中起着不同的作用。

1. 训练集（Train Set）：用于训练机器学习模型的数据集。

它包含了用于构建模型的特征和标签，通过训练集，我们可以训练出具有一定预测能力的模型。

通常，训练集占总数据集的70%到80%。

2. 验证集（Validation Set）：用于验证模型性能的数据集。

在模型训练过程中，我们需要不断地调整模型的参数和结构，以优化模型的性能。

验证集就是用来评估不同参数和结构下的模型性能，帮助我们选择最好的模型。

通常，验证集占总数据集的10%到20%。

3. 测试集（Test Set）：用于最终评估模型性能的数据集。

在模型训练和参数调整完成后，我们需要使用测试集来评估模型的最终性能。

测试集的评估结果可以为我们提供对模型泛化能力的参考，即模型对新数据的预测能力。

通常，测试集占总数据集的10%左右。

通过合理地划分训练集、验证集和测试集，我们可以更好地评估模型的性能，并选择出最优的模型进行实际应用。

同时，这种划分也有助于防止过拟合和欠拟合问题，提高模型的泛化能力。