本文重点
模型训练、验证和测试是机器学习中的三个重要环节。这三个环节之间存在着紧密的关系，它们相互作用，共同构建出一个完整的机器学习模型。在本文中，我们将详细介绍模型训练、验证和测试之间的关系。
模型训练、验证和测试之间的关系
模型训练是机器学习中最基本的环节之一，它用于训练模型，使其能够对未知数据进行准确的预测。模型验证是机器学习中的一个重要环节，它用于评估模型的性能。模型测试是机器学习中的最后一步，它用于评估模型在未知数据上的表现。
在机器学习中，我们通常会将数据集分为训练集、验证集和测试集（为什么这么分，怎么分后面会介绍）。训练集用于训练模型（怎么训练后面会介绍，其实就是梯度下降算法啦），验证集用于评估模型的性能，测试集用于评估模型在未知数据上的表现。在模型训练的过程中，我们需要不断地调整模型的参数，使得模型在验证集上的表现最好。在模型测试的过程中，我们需要使用测试集来评估模型在未知数据上的表现，从而检查模型是否符合我们的期望。
1. 模型训练
模型训练是机器学习中最基本的环节之一。在模型训练阶段，我们需要使用已知的数据集来训练模型，使其能够对未知数据进行准确的预测。模型训练的目标是通过学习大量的数据样本，找到一个最优的模型参数组合，使得模型能够在未知数据上的表现最好。
如上所示，我们将训练集输入到算法模型中，经过训练得到训练后的模型h。h表示模型函数，也称为假设函数。
