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补充：调整超参数的原因

补充：关于“验证集”

验证集（Validation Set）是机器学习中非常重要的一个概念。它的主要作用如下：

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1. 模型调参

在训练模型时，很多算法有“超参数”需要手动设置，比如决策树的最大深度、KNN的K值、LightGBM的学习率等。我们不能直接用测试集来调这些参数，否则会导致“作弊”——模型对测试集有了“提前了解”，评估结果就不真实。
验证集就是用来在训练过程中测试不同参数效果，帮助你选择最优参数的。

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2. 防止过拟合

如果只用训练集来训练和评估模型，模型可能会记住训练集的所有细节，导致在新数据上表现很差（过拟合）。
验证集可以帮助你发现模型是否过拟合：

• 如果模型在训练集上表现很好，但在验证集上表现很差，说明模型过拟合了。

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3. 模型选择

有时你会尝试多种不同的模型（比如决策树、随机森林、LightGBM等），需要选出表现最好的那个。
验证集的评估结果可以帮助你公平地比较不同模型的优劣，选择最合适的模型。

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4. 训练集、验证集、测试集的区别

• 训练集（Train Set）：用来训练模型，模型“学习”用的数据。
• 验证集（Validation Set）：用来调参和选择模型，模型“考试”用的数据，但不是最终成绩。
• 测试集（Test Set）：只在最后评估模型的泛化能力，模拟模型在真实新数据上的表现。

手写笔记复习

今日复习到这里，明日继续，加油！！！@浙大疏锦行