训练集 验证集 测试集

通常，在训练有监督的机器学习模型的时候，会将数据划分为训练集、验证集和测试集。

机器学习早期，数据集较小，比如一千条数据，一般工程实践上将三者的划分比例定为

对原始数据进行三个集合的划分，是为了能够选出效果（可以理解为准确率）最好的、泛化能力最佳的0.6:0.2:0.2（训练集:验证集:测试集）。有验证集
0.7:0.3 （训练集:测试集）。无验证集


模型。

随着机器学习的发展，数据集的规模也越来越大，比如一百万条数据，三者的比例有所变动0.98:0.01:0.01 (训练集:验证集:测试集）

当然这只是一个参考，目的是为了让大家明白，随着数据量的增大，测试集的比例也应该随着增大，毕竟机器学习的目的是为了寻找合适的模型，当数据量达到百万级的时候，百分之一的数据集已经足够用来验证模型了。

训练集（Training set）

作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。

验证集(Cross Validation set/Development set/ Hold-out)

作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确率。选出效果最佳的模型所对应的参数，即用来调整模型参数。如SVM中的参数c和核函数等。

测试集(Test set)

通过训练集和验证集得出最优模型后，使用测试集进行模型预测。用来衡量该最优模型的性能和分类能力。即可以把测试集当做从来不存在的数据集，当已经确定模型参数后，使用测试集进行模型性能评价。

对原始数据进行三个数据集的划分，也是为了防止模型过拟合。当使用了所有的原始数据去训练模型，得到的结果很可能是该模型最大程度地拟合了原始数据，亦即该模型是为了拟合所有原始数据而存在。当新的样本出现，再使用该模型进行预测，效果可能还不如只使用一部分数据训练的模型。