使用随机森林算法时用到了交叉验证，突然陷入沉思，有测试集的情况下用交叉验证做什么？整理思路如下：
1、训练集，顾名思义，就是拿来训练模型的数据集，通过这个数据训练得到模型的参数；
2、验证集，可以用来做超参数的选取与模型的选取，在没有测试集的情况下也可以评价模型的性能。
3、测试集，用来评价模型的效果。
总结：验证集只是参与模型的选取或者超参数的选取等等，交叉验证虽然做了多个模型，但是实际最终的模型与这多个模型无关，还是用的所有样本训练的。个人理解是如果不涉及到超参数的选取，可以不做交叉验证，即不划分专门的验证集，就拿所有的训练集和验证集建模即可。测试集只是用来评价模型的效果，最终的模型还是用全部样本训练的。
注：
参数：就是模型可以根据数据可以自动学习出的变量，应该就是参数。比如，深度学习的权重，偏差等
超参数：就是用来确定模型的一些参数，超参数不同，模型是不同的(比如说：假设都是CNN模型，如果层数不同，模型不一样，虽然都是CNN模型。)，超参数一般就是根据经验确定的变量。在深度学习中，超参数有：学习速率，迭代次数，层数，每层神经元的个数等等。