在机器学习和数据科学中，数据集通常被划分为训练集（Training Set）、测试集（Test Set）和验证集（Validation Set）。这种划分是为了更好地构建、评估和优化模型的性能。
一、训练集（Training Set）
1.定义：训练集是用于训练模型的数据集。模型通过学习训练集中的数据特征和模式，来构建自身的参数和结构。
2.作用：提供足够的数据让模型学习数据的内在规律。训练过程中，模型的目标是最小化训练集上的损失函数（Loss Function），从而提高对训练数据的拟合能力。比如说假设你正在训练一个图像识别模型，训练集可能包含数千张标注了类别的图片，模型通过学习这些图片的特征来识别不同的物体。
二、 验证集（Validation Set）
1.定义：验证集是用于调整模型超参数（Hyperparameters）和评估模型在训练过程中的性能的数据集。它通常在训练集之后使用，但不参与模型的实际训练。
2.作用：模型的超参数（如学习率、正则化系数、隐藏层大小等）不能通过训练集直接学习，需要通过验证集来选择最优值。
3.防止过拟合：通过验证集可以检测模型是否在训练集上过度拟合（Overfitting），即模型在训练集上表现很好，但在未见过的数据上表现很差。
4.模型选择：如果有多个模型架构或训练策略，验证集可以用来比较它们的性能，选择表现最好的模型。
三、测试集（Test Set）
1.定义：测试集是用于最终评估模型性能的数据集。它通常在模型训练和验证完成后使用，且在整个训练和验证过程中从未被模型见过。
2.作用：测试集用于评估模型在完全未知的数据上的表现，从而更真实地反映模型的泛化能力。如果需要比较不同模型的最终性能，测试集提供了一个统一的评估标准。
四、数据集划分原则
训练集、验证集和测试集应该是独立的，以避免数据泄露（Data Leakage）。模型不能在训练或验证过程中接触到测试集的数据。每个数据集应该能够代表整体数据的分布，避免因数据划分不均匀导致的模型性能偏差。常见的划分比例是训练集：验证集：测试集 = 70%：15%：15% 或 80%：10%：10%，但具体比例可以根据数据量和任务需求调整。
