训练集（Train Set）、验证集（Validation Set）、测试集（Test Set）这三个名词在机器学习领域极其常见，但很多人并不是特别清楚，尤其是后两个经常被混淆。
而交叉验证很多教材和文章概念也不统一，即可用于划分数据集、也可用于模型选择及调参，也容易让大家误解。
为彻底搞明白这几个概念和用法，本文我们深度研究一下。
在本场 Chat 中，会讲到如下内容：
训练集，验证集，测试集概念、用法交叉验证在不同教材及 sklearn 中的概念区别sklearn 交差验证方法划分数据集语法、参数解析、用法不同数据条件下如何选择交差验证方法运用交叉验证进行模型评估（语法、参数解析、用法）
适合人群：机器学习初学者
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