首先三个概念存在于 有监督学习的范畴
具体功能用途区别：
（1）训练集
作用：估计模型
学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式，主要是用来训练模型的。
（2）验证集
作用：确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数
对学习出来的模型，调整分类器的参数，如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数。
（3）测试集
作用：检验最终选择最优的模型的性能如何
主要是测试训练好的模型的分辨能力（识别率等）
验证集和测试集的划分
为什么需要划分？
防止 过度拟合问题
过度拟合概念：在数据挖掘中一般通过一定量打过标签的训练数据来训练模型，然后再使用训练的模型对测试数据进行预测。但是，训练数据不可能涵盖所有的样例，假设你要做的是预测房价，模型是一条曲线，如果你的这条曲线非常完美的通过了训练数据中所有的点，那么你的模型很有可能就是过拟合状态的，就是对训练数据来说过于完美而偏离了真实的曲线，从而导致预测不准。
参数角度的划分：
训练集就是用来训练参数的，一般是用来梯度下降的。而验证集基本是在每个epoch完成后，用来测试一下当前模型的准确率。因为验证集跟训练集没有交集，因此这个准确率是可靠的。那么为啥还需要一个测试集呢？
对于一个模型来说，其参数可以分为普通参数和超参数。
（1）在不引入强化学习的前提下，那么普通参数就是可以被梯度下降所更新的，也就是训练集所更新的参数。
（2）超参数，比如网络层数、网络节点数、迭代次数、学习率等等，这些参数不在梯度下降的更新范围内。尽管现在已经有一些算法可以用来搜索模型的超参数，但多数情况下我们还是自己人工根据验证集来调。
总结：
training set是用来训练模型或确定模型参数的，如ANN中权值等；
validation set是用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，如ANN的结构；
而 test set则纯粹是为了测试已经训练好的模型准确度。
test set这并不能保证模型的正确性，他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。但实际应用中，一般只将数据集分成两类，即training set 和test set，大多数文章并不涉及validation set。
一个典型的划分是训练集占总样本的50％，而其它各占25％，三部分都是从样本中随机抽取。
样本少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K折交叉验证法。就是将样本打乱，然后均匀分成K份，轮流选择其中K－1份训练，剩余的一份做验证，计算预测误差平方和，最后把K次的预测误差平方和再做平均作为选择最优模型结构的依据。特别的K取N，就是留一法（leave one out）
训练集与测试集的常规划分方法：
（1）留出法
1. 把数据集分成互不相交的两部分，一部分是训练集，一部分是测试集。
2. 保持数据分布大致一致，类似分层抽样
3. 训练集数据的数量应占2/3到4/5
4. 为了保证随机性，将数据集多次随机划分为训练集和测试集，然后在对多次划分结果取平均。
（2）交叉验证法
1. 将数据集随机分为互斥的k个子集，为保证随机性，P次随机划分取平均。
2. 将k个子集随机分为k-1个一组剩下一个为另一组，有k种分法。
3. 将每一种分组结果中，k-1个子集的组当做训练集，另外一个当做测试集，这样就产生了k次预测，对其取平均
4. 称为p次k折交叉验证，一般取k=10
（3）自助法
1. 适用于样本量较小，难以划分时。换句话说，样本量足够时，用自助法并不如留出法和交叉验证法，因其无法满足数据分布一致。
2. 每次随机从数据集（有m个样本）抽取一个样本，然后再放回（也就是说可能被重复抽出），m次后得到有m个样本的数据集，将其作为训练集
3. 始终不被抽取到的样本的比例：
也就是说这保证了训练集样本数（不重复）在2/3左右
注意：
将数据集划分训练集和测试集是为了选定一个相对好的模型，当模型选定以后，训练数据仍是整个数据集。
