训练集、测试集与过拟合
可复习 · 待写自己的解释我卡在哪里
还没有记录。看视频或读重点时哪里不懂，就把原话记到这里，并注明是哪段视频的几分几秒。
我用自己的话解释
- 训练集、验证集、测试集各自是干什么的？
- 训练集准确率 100%、测试集只有 50%，说明了什么？
- 为什么不能反复看测试集的结果来调模型？
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写完再展开：参考解释
- 训练集让模型学；验证集用来调设置；测试集留到最后，评估一次真实表现。
- 过拟合：模型记住了训练样本，但没有学到能推广的规律。
- 每看一次测试结果、回去调一次，测试集的信息就漏进了模型里。调到最后，测试集也被“背”了下来，分数不再代表真实表现。
来源
- 学习材料：StatQuest《Machine Learning Fundamentals: Cross Validation》《Machine Learning Fundamentals: Bias and Variance》。
- 20 / 12 条投诉的数字来自 AI Product Design Lab 仓库的数据集模拟（
research/simulate_module_01.py，标签与银行政策一致时的结果）。 - 重点、难点和测验由 Claude 根据该仓库的监督学习自学材料整理。