训练集、验证集与测试集：各自用途及划分方法

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article · zh · 知识截至 2026-09-17 · 更改于 2026-09-23, 修订 2 · reviewed (已记录审阅 2026-09-23)

模型在训练集上拟合，在验证集上或通过交叉验证选择模型和超参数，测试集则只在最终估计时使用一次。如何分配数据行——随机、分层、按组或按时间——决定了该估计能否说明生产环境中的表现。

概念

scikit-learn 用户指南描述了标准安排：模型在用于拟合自己的数据行上接受评估，会得到好分数，却说明不了未见数据的表现，因此要留出一部分作为测试集。超参数是通过查看分数来调节的，针对测试集调参会让有关测试集的知识泄漏进模型；所以指南引入第三部分，即作出选择的验证集，并指出，即便用交叉验证替代验证集，仍应留出测试集用于最终评估。在 k 折交叉验证中，训练数据分成 k 部分，每部分轮流作为验证集一次，因此所有训练行都参与模型选择的估计。

重要性

从测试集报告的数字是唯一估计生产环境行为的数字，而且只有测试行类似于模型将遇到的数据、从未用于任何决策时才成立。开发过程中查看了十次的测试集，实际上就是名称误导人的验证集。

应用方法

尽早划分一次，在任何探索之前完成，并把划分与项目一起保存，可以保存行标识符，或种子及确切的划分代码。
分类时使用 train_test_split(..., stratify=y)，使稀有类别以相同比例出现在每一部分；API 为此提供了 stratify 参数的文档。
多行来自同一实体，如同一患者、客户或文档时，按组划分（GroupKFold），确保任何实体都不会同时出现在两侧。
模型用于预测未来时，按时间划分（TimeSeriesSplit 或固定截止日期）；对按时间排列的数据随机划分，就是用明天训练、用昨天测试。
只在最后对测试集评估一次，把数字和模型版本一起记录；若需要继续迭代，应将旧测试分数视为已经使用过的结果。

常见陷阱

划分之间的重复或近似重复记录会抬高分数。很小的测试集产生的点估计具有很宽的不确定性，应报告区间，而不只是数字。交叉验证分数是模型选择分数，不能替代留出测试集的结果。

范围与依据

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来源

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