测试集和验证集在机器学习中有不同的目的和用途，因此通常不应该混用。主要的原因包括：

1. 测试集的独立性： 测试集的主要目的是评估模型在未见过的数据上的泛化性能，模型在测试集上的表现应该反映其在实际应用中的性能。如果测试集被用作验证集，模型就可能在训练和调整过程中“看到”这部分数据，导致对泛化性能的估计过于乐观。

2. 防止过拟合验证集： 在模型的调整和超参数选择中，验证集用于评估模型的性能。如果测试集同时用于验证，模型可能会在训练过程中针对验证集过度拟合，导致对模型性能的不准确估计。

3. 模型泄露的风险： 在模型的开发过程中，经常会进行多次调整和优化。如果每次都使用相同的测试集作为验证集，可能会导致模型对测试集的过度拟合，最终无法准确评估其性能。

建议的做法：

• 使用独立的验证集：将数据划分为训练集、验证集和测试集，确保验证集是独立于训练集和测试集的数据。这样可以有效避免测试集在模型调整中的泄露问题。

• 采用交叉验证：如果数据量允许，可以采用K折交叉验证等方法，使用不同的验证集来多次评估模型性能。这有助于更全面、稳健地评估模型的泛化性能。

总之，为了得到对模型性能的可靠评估，测试集和验证集应该保持独立，测试集仅用于最终评估模型的泛化性能。

验证集和测试集到底有什么区别？

简单来说，模型在验证集上的表现是有偏估计，虽然训练模型的时候没有用到验证集上的数据，但是我们在挑选模型时，还是间接地泄露了验证集的相关信息：我们让模型知道怎么样的参数设置会让它在该数据集上表现良好或者表现差劲。此时和模型训练挑选过程完全独立的测试集此时就变得更加重要了，它往往代表着模型在真实世界应用场景下模型的泛化表现能力。