在NG的ML课程中和西瓜书中都有提到：最佳的数据分类情况是把数据集分为三部分，分别为：训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。那么，验证集和测试集有什么区别呢？
实际上，两者的主要区别是：验证集用于进一步确定模型中的超参数(例如正则项系数、ANN中隐含层的节点个数等)而测试集只是用于评估模型的精确度(即泛化能力)！
举个例子：假设建立一个BP神经网络，对于隐含层的节点数目，我们并没有很好的方法去确定。此时，一般将节点数设定为某一具体的值，通过训练集训练出相应的参数后，再由交叉验证集去检测该模型的误差；
然后再改变节点数，重复上述过程，直到交叉验证误差最小。此时的节点数可以认为是最优节点数，即该节点数(这个参数)是通过交叉验证集得到的。而测试集是在确定了所有参数之后，根据测试误差来评判这个学
习模型的；也可以说是用来评估模型的泛化能力。所以，验证集主要主要是用于模型的调参。