最近在Udacity上学习Machine learning课程，对于验证集、测试集和训练集的相关概念有些模糊。故整理相关资料如下。
交叉检验（Cross Validation）
在数据分析中，有些算法需要利用现有的数据构建模型，比如贝叶斯分类器，决策树，线性回归等，这类算法统称为监督学习（Supervisied Learning）算法。构建模型需要的数据称之为训练数据（Train Data）。
模型构建完后，需要利用数据验证模型的正确性，这部分数据被称为测试数据（Test Data）。测试数据不能用于模型构建之中，只能用于最后检验模型的准确性。
训练数据，验证数据和测试数据
一般做预测分析时，会将数据分为两大部分。一部分是训练数据，用于构建模型，一部分是测试数据，用于检验模型。但是，有时候模型的构建过程中也需要检验模型，辅助模型构建，所以会将训练数据在分为两个部分：1）训练数据；2）验证数据（Validation Data）。验证数据用于负责模型的构建。典型的例子是用K-Fold Cross Validation裁剪决策树，求出最优叶节点数，防止过渡拟合（Overfitting）。下面形式的描述一下前面提到的3类数据：
- 训练数据（Training Data）：用于模型构建
- 验证数据（Validation Data）：可选，用于辅助模型构建，可以重复使用。
- 测试数据（Test Data）：用于检测模型构建，此数据只在模型检验时使用，用于评估模型的准确率。绝对不允许用于模型构建过程，否则会导致过渡拟合。
一图顶千字
K折交叉检验（K-Fold Cross Validation）
K折交叉检验的大致思想是将训练集大致分为K个子样本，每次取一个样本作为验证数据，取余下的K-1个样本作为训练数据。模型构建后作用于验证数据上，计算出当前错误率。重复K次，将K次错误率平均，得到一个总体的错误率。可以通过整体错误率，估计当前整体数据用于建模的错误率。
举个例子，K = 10（常见情况），求出总体错误率为8.7%。那么将当前的所有数据全部作为训练数据，得到的模型的错误率90%的可能在9.7%左右。
参考资料
交叉验证Wiki：http://zh.wikipedia.org/wiki/交叉驗證
Data Analysis on Coursera：https://class.coursera.org/dataanalysis-001/forum/thread?thread_id=2901
bourneli博客 https://www.cnblogs.com/bourneli/archive/2013/03/11/2954060.html