验证技术

验证技术是一种用于估计机器学习模型泛化到未见数据效果的方法。它们涉及将可用数据划分为不同的子集：训练集用于训练模型，验证集用于在训练或超参数调整期间评估模型性能。通过在模型从未见过的数据上评估模型，验证技术有助于识别过拟合和欠拟合等问题，并最终指导选择最适合特定任务的模型。