训练集和测试集的输入顺序

在机器学习中，数据集通常被分成训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。在将数据集分成训练集和测试集之前，通常需要对数据进行随机化处理，以确保数据的分布均匀。在分割数据集时，通常会按照一定的比例将数据划分为训练集和测试集。例如，可以将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集。

在将数据集分成训练集和测试集后，需要注意的是训练集和测试集的输入顺序。如果训练集和测试集的输入顺序不正确，可能会导致模型的性能评估出现偏差。因此，通常会将数据集打乱，并确保训练集和测试集中的数据按照随机顺序输入模型。这可以通过使用随机数生成器来实现。在训练期间，模型将使用训练集进行训练，并在测试期间使用测试集进行评估。这样可以确保模型在未见过的数据上的性能表现良好，从而具有更好的泛化能力。

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？

这就需要区分一下模型的各种参数了。事实上，对于一个模型来说，其参数可以分为普通参数和超参数。在不引入强化学习的前提下，那么普通参数就是可以被梯度下降所更新的，也就是训练集所更新的参数。另外，还有超参数的概念，比如网络层数、网络节点数、迭代次数、学习率等等，这些参数不在梯度下降的更新范围内。尽管现在已经有一些算法可以用来搜索模型的超参数，但多数情况下我们还是自己人工根据验证集来调。

那也就是说，从狭义来讲，验证集没有参与梯度下降的过程，也就是说是没有经过训练的；但从广义上来看，验证集却参与了一个“人工调参”的过程，我们根据验证集的结果调节了迭代数、调节了学习率等等，使得结果在验证集上最优。因此，我们也可以认为，验证集也参与了训练。

那么就很明显了，我们还需要一个完全没有经过训练的集合，那就是测试集，我们既不用测试集梯度下降，也不用它来控制超参数，只是在模型最终训练完成后，用来测试一下最后准确率。

聪明的读者就会类比到，其实这是一个无休止的过程。如果测试集准确率很差，那么我们还是会去调整模型的各种参数，这时候又可以认为测试集也参与训练了。好吧，我们可能还需要一个“测试测试集”，也许还需要“测试测试测试集”

算了吧，还是在测试集就停止吧。

训练数据（baitrain dataset）指的是，你拿来du建模zhi型的数据，拟合数据用

验证数据dao(valid dataset)指的是，你拿来挑模型的数据，因为训练数据可以训练很多个模型，譬如，训练步长、是否正则化等等，，你用验证数据(来挑一个最好的。

测试数据（test dataset）是指，你挑完最好的了，，要看你模型的泛化能力，就要用到这个验证数据了

原则上，当你的模型在三个数据集上的表现差不多时，就说明你的模型比较稳健(robust)

当然，大多数情况都会有点过拟合，也就是在训练数据很好，在验证数据一般，在测试数据比较糟糕

转自： >

机器学习中训练集、验证集和测试集的作用

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、验证集合测试集，划分比例一般为06:02:02。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、泛化能力最佳的模型。

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 ValidaDon set)

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svn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。

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