一文彻底理解：训练集，验证集，测试集，交叉验证

训练集（Train Set）、验证集（Validation Set）、测试集（Test Set）这三个名词在机器学习领域极其常见，但很多人并不是特别清楚，尤其是后两个经常被混淆。

而交叉验证很多教材和文章概念也不统一，即可用于划分数据集、也可用于模型选择及调参，也容易让大家误解。

为彻底搞明白这几个概念和用法，本文我们深度研究一下。

在本场 Chat 中，会讲到如下内容：

1. 训练集，验证集，测试集概念、用法
2. 交叉验证在不同教材及 sklearn 中的概念区别
3. sklearn 交差验证方法划分数据集语法、参数解析、用法
4. 不同数据条件下如何选择交差验证方法
5. 运用交叉验证进行模型评估（语法、参数解析、用法）

适合人群：机器学习初学者

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