训练集、测试集与验证集：机器学习模型评估的基石

在机器学习中，为了评估模型的性能，我们通常会将数据集划分为训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）。这种划分有助于我们更好地理解模型在不同数据上的表现，并据此调整模型参数，避免过拟合和欠拟合。本文将详细介绍这三个集合的作用，并通过代码演示如何进行数据集的划分。

一、训练集、验证集与测试集的作用

二、为什么需要这样的划分

三、如何划分数据集

四、注意事项

五、总结

一、训练集、验证集与测试集的作用

训练集（Training Set）：
- 用于训练模型，即调整模型的参数以拟合数据。
- 通常占整个数据集的70%左右。
验证集（Validation Set）：
- 用于在训练过程中评估模型的性能，帮助调整超参数和防止过拟合。
- 通常占整个数据集的15%左右。
测试集（Test Set）：
- 用于评估训练完成的模型在未见过的数据上的性能。
- 通常占整个数据集的15%左右。

二、为什么需要这样的划分

通过将数据集划分为不同的部分，我们可以更准确地评估模型的泛化能力，即模型对未见过的数据的预测能力。
训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和超参数，测试集则用于评估模型的最终性能。

三、如何划分数据集

在Python中，我们可以使用sklearn.model_selection库中的train_test_split函数来划分数据集。以下是一个简单的示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split  
import numpy as np  # 假设 X 是特征数据，y 是标签数据  
X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)  # 首先将数据集划分为训练集和测试集，测试集大小为20%  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  # 然后将训练集进一步划分为实际的训练集和验证集，验证集大小为训练集的20%  
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)  print("训练集特征：", X_train)  
print("训练集标签：", y_train)  
print("验证集特征：", X_val)  
print("验证集标签：", y_val)  
print("测试集特征：", X_test)  
print("测试集标签：", y_test)