验证集和测试集的区别

核心结论是：验证集用于模型调优与选择，测试集用于最终性能评估，二者用途完全分离，避免模型过拟合到测试数据。

核心定位与用途

• 验证集：服务于模型训练过程，用来调整超参数（如学习率、树深度）、选择模型结构（如神经网络层数）。
• 测试集：独立于训练流程，仅在所有调优完成后使用，评估模型在全新数据上的泛化能力，是最终性能的“裁判”。

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数据使用限制

• 验证集：可以多次使用，训练中可根据其性能反复修改模型，数据会间接影响模型最终形态。
• 测试集：只能使用一次，严禁在训练或调优阶段查看、使用测试集数据，否则会导致评估结果失真。

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数据来源与比例

• 验证集：与训练集来自同一分布，通常从训练集中拆分（常见比例：训练集70%、验证集15%、测试集15%）。
• 测试集：需与训练集、验证集独立同分布，必须是模型从未接触过的全新数据，确保评估客观性。

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