2020-05-29
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测试集和验证集有什么区别？
问：
测试集和验证集有什么区别和联系？
答：
1）联系：
当我们获取一组数据后，先将数据集分成整体的训练集和测试集，然后我们把训练集放入交叉验证中，从训练集中分割更小的训练集（k-1份）和验证集（1份），此时我们返回的交叉验证结果其实是验证集上的结果。我们使用验证集寻找最佳参数，确认一个我们认为泛化能力最佳的模型，然后我们将这个模型使用在测试集上，观察模型的表现。
2）区别：
两者的主要区别是：验证集用于进一步确定模型中的超参数(例如正则项系数、ANN中隐含层的节点个数等)而测试集只是用于评估模型的精确度(即泛化能力)。
举个例子：假设建立一个BP神经网络，对于隐含层的节点数目，我们并没有很好的方法去确定。此时，一般将节点数设定为某一具体的值，通过训练集训练出相应的参数后，再由交叉验证集去检测该模型的误差；然后再改变节点数，重复上述过程，直到交叉验证误差最小。此时的节点数可以认为是最优节点数，即该节点数(这个参数)是通过交叉验证集得到的。而测试集是在确定了所有参数之后，根据测试误差来评判这个学习模型的；也可以说是用来评估模型的泛化能力。所以，验证集主要主要是用于模型的调参。
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