Почему важно разделять данные на обучающую и валидационную выборки?

Разделение данных на обучающую и валидационную выборки важно в машинном обучении по следующим причинам:

• Обучающая выборка используется для обучения модели, настройки параметров и нахождения закономерностей. blog.skillfactory.ru Качество и количество данных в обучающем наборе напрямую влияет на способность модели к обучению и на то, насколько хорошо она впоследствии сможет предсказывать новые данные. dzen.ru
• Валидационная выборка помогает настроить гиперпараметры модели и предотвратить переобучение. blog.skillfactory.ru sky.pro Она оценивает, насколько хорошо модель будет работать на новых, невидимых данных, и проводит сравнение между различными моделями и настройками. blog.skillfactory.ru

Таким образом, разделение данных на обучающую и валидационную выборки позволяет отлаживать и улучшать модель до её окончательной проверки на тестовом наборе. dzen.ru