干货|训练集、验证集和测试集的意义

在有监督的机器学习中，经常会说到 训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test） ，这三个集合的区分可能会让人糊涂，特别是，有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别。

如果我们自己已经有了一个大的标注数据集，想要完成一个有监督模型的测试，那么通常使用均匀随机抽样的方式，将数据集划分为训练集、验证集、测试集，这三个集合不能有交集，常见的比例是8:1:1，当然比例是人为的。从这个角度来看，三个集合都是 同分布 的。

如果是做比赛，官方只提供了一个标注的数据集（作为训练集）以及一个没有标注的测试集，那么我们做模型的时候，通常会人工从训练集中划分一个验证集出来。

这时候我们通常不再划分一个测试集，可能的原因有两个： 1、比赛方基本都很抠，训练集的样本本来就少；2、我们也没法保证要提交的测试集是否跟训练集完全同分布，因此再划分一个跟训练集同分布的测试集就没多大意义了。

有了模型后，训练集就是用来训练参数的，说准确点，一般是用来梯度下降的。而验证集基本是在每个epoch完成后，用来测试一下当前模型的准确率。因为验证集跟训练集没有交集，因此这个准确率是可靠的。那么为啥还需要一个测试集呢？