如果给定的样本充足，进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分成三部分，分为训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（testing set）。训练集用来训练模型，验证集用于模型的选择，而测试集用于最终对学习方法评估。在学习到的不同复杂度的模型中，选择对验证集有最小预测误差的模型。由于验证集有足够多的数据，用它对模型进行选择也是有效的。如果给定的样本充足，进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分成三部分，分为训练集（tra
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validation set以及cross validation的常见做法
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