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# System prepended metadata

title: Validation Set
tags: [MLCC]

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###### tags: `MLCC`
# Validation Set
::: success
**Validation Set 會出現的原因**
如果只有 ***Training set*** and ***test set*** ，在訓練 model的過程中，拿 trainning set 訓練，訓練後又把結果和 test set 比對，計算誤差值，若是結果不好會再訓練一次。
這個做法會讓 test set 很常暴露出來，可能會造成 overfitting的問題，所以再切了一個 Validation Set 當作訓練後計算誤差值的數據，最後訓練OK的 model ，再拿去計算 test set。也就是當作 double check 的作用。
:::
#### Training set and Test set 訓練 model流程圖
![](https://i.imgur.com/NeANrSp.png)

#### 加入 Validation set 訓練 model流程圖
![](https://i.imgur.com/GPuuzxt.png)

## 可能的工作流程
- Tweak model: 可以調整以下條件產生我們想要的 model
    > 1. 可以調整超參數
    > 2. 加入或是移除 feature
## 將一個完整的數據切成3份
1. Training set
2. Test set
3. Validation set
##  更好的工作流程
- 選一個在 validation set 最好的model
- 最好的 model 去驗證 test set => double check


