使用训练集训练模型，使用验证集可以选择最优的模型，并且给出最优模型的泛化性能。
举一反三
- 现有1000个样本，采用5折交叉验证来优选模型。则下列说法正确的是： A: 共生成5组数据，每组数据中均包含训练集和验证集 B: 训练集和验证集的比例一般为4:1，但也可以指定不同的比例 C: 针对每组数据，使用训练集训练模型，使用验证集计算模型的性能指标 D: 统计5组数据的平均性能指标，并以它为选择最优模型的主要依据
- 以下关于训练集、验证集和测试集说法不正确的是( )。[br][/br]选项: A: 测试集是纯粹是用于测试模型泛化能力 B: 训练集是用来训练以及评估模型性能 C: 验证集用于调整模型参数 D: 以上说法都不对
- 在监督学习（supervisedlearning）中，训练集用于（） A: 估算模型 B: 模型性能的定量评价 C: 验证模型 D: 模型性能的定性评价
- 测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。
- 模型的泛化能力是指学习算法（模型）对（）样本的适应能力。 A: 训练集 B: 测试集 C: 验证集 D: 未知样本