摘要： 在机器学习中，将数据集划分为训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set） 是防止模型过拟合、评估泛化能力的关键步骤。它们的核心区别在于用途和访问权限。 简单来讲： 训练集：模型学习的“课本”。 验证集：老师的“随堂测验”，在整个学习过程中用于 阅读全文