Definition
“保留的”数据集由故意排除在机器学习模型训练阶段之外的示例组成。该子集用于评估模型对未见数据的泛化能力，为开发者提供关于模型在真实场景中表现的无偏估计，从而辅助超参数调整和模型选择。
Summary
从训练集中预留的数据样本，用于评估模型性能并在开发过程中防止过拟合。
Key Concepts
- 泛化
- 过拟合
- 验证集
- 无偏评估
Use Cases
- 调整超参数
- 比较不同的模型架构
- 生产部署前的最终性能估算
A comprehensive multilingual AI terminology dictionary
“保留的”数据集由故意排除在机器学习模型训练阶段之外的示例组成。该子集用于评估模型对未见数据的泛化能力，为开发者提供关于模型在真实场景中表现的无偏估计，从而辅助超参数调整和模型选择。
从训练集中预留的数据样本，用于评估模型性能并在开发过程中防止过拟合。