训练集、验证集和测试集小总结
之前一直不大明白测试集（Test set）和验证集（Validation set）的区别，网上也看了很多文章，都不大理解。网上大部分说二者的区别在于调参， 但有时候我们不是也可以在训练集（Learning set）或者测试集上调参吗？
直到最近做试验，亲自划分这三个集，才对这个调参有了理解。
1 .三个集同时存在时
当训练模型的时候， 我们将整个数据集分成三部分。 通常是2/3的数据（暂时不将它称为训练集）用于训练模型，1/3的数据（测试集）用来测试模型的泛化能力（Generalization）（这才是测试集的意义！！！！！）。
而训练模型的那部分数据，再次分成2/3和1/3， 这时2/3的真正训练模型使用的数据我们就作为训练集，剩余的1/3就是我们的验证集了。
好，现在我们开始训练模型， 大部分的模型都有超参数（Hyperparameter），而超参数的选择也决定最终的模型效果。 因此，在建模过程中， 我们不得不考虑如何选择最优的超参数。
举个例子， 对于一个岭回归，正则化系数lambda就是一个超参数。我们应用训练集和验证集进行建模及调参的思路是：
在训练集上用某一个lambda的值进行建模， 再用该模型预测验证集， 这样我们就能得到一个该模型在验证集上的表现（回归问题可以用均方误差，分类问题则可以用准确率）。如果我们遍历lambda的所有取值（必须是预先是要考虑一个范围的哈），我们就可以得到一系列模型在验证集的表现，而表现最好的那个模型对应的lambda，就认为是最优的超参数。 这样， 就实现了在验证集上的调参。
可能有人会问， 为什么不直接用模型预测训练集，看在训练集上的表现而调参呢？ 其实也不是不可以，但就是没那么合适。 举个例子，你用一本练习册进行学习， 最后考试的内容也出自这本练习册，可想而知最后的成绩会偏高，而不能很好的反映你的能力（练习册理论 ， 不用baidu，这是我自己的理论）。所以说模型在训练集上的表现通常仅用来对模型进行初步判断 （试想一个模型在训练集上都表现糟糕，那基本上就是废了！），不适用调整参数。 而模型在训练集上的表现，往往用来发现是否存在过拟合现象。
继续回到例子中来， 一旦我们找到了这个最优的lambda， 我们就可以认为在模型中的超参数可以设定为这个值。然后使用这个超参数进行训练模型，而这个最终模型，可以由训练集+最优超参数得到，也可以由训练集+验证集（既最开始说的用于训练模型的2/3的数据）+最优超参数得到。
到此为止，模型的训练结束，得到模型！！！
你会发现，在获得最终模型的过程中，我们并没有动测试集。 因为测试集并不用于建模，也就不会涉及测试集调参这一说法。测试集仅用于评估模型的泛化能力，当然，单纯看一个模型的泛化能力也不是很好理解（这一泛化能力究竟是好是坏），所以通常比较不同模型在测试集上的表现（比如岭回归和lasso回归），这样我们就可以对不同模型进行比较。
这就是在训练模型的过程中三个数集的作用，你学废了么？
2 .两个集
当然，两个数集走天下也是比较常见的（毕竟我最开始都只用一个数集披荆斩棘！！）
这时候，要么就是不调参（得到一个准确率90%的模型就可以了，要啥自行车）， 要么就是有一个数集进行调参了。 此时我建议，强烈建议使用“测试集”进行调参，理由是练习册理论。 因此，实际上，‘测试集’ 就同时充当了验证集和测试集。所以，在只有两个集的时候， 有时候我们叫训练集和测试集，有时候叫训练集和验证集，这也就是导致我们总是对他们傻傻分不清楚的原因了。
最后最后最后， 提一个问题，在不考虑交叉验证这一逆天存在的情况下， 你认为划分三个集很有必要，还是说两个就足矣了呢？
CIAO
九楼
04/11/2020
