训练集，验证集，测试集，交叉验证

首先把数据集划分为训练集和测试集；

再把训练集细分为训练集和验证集，划分的方式常常是K折交叉验证法。

 

训练集(training set)：用于训练模型，拟合的数据样本。

验证集(validate set)：用于决定什么时候停止训练模型、使用多少层网络、使用什么正则化方式、网络参数量等超参。

测试集(test set)：用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。

 

【参考资料】

训练集、验证集、测试集以及交验验证的理解

训练集、验证集和测试集