text: 機器學習的普遍任務就是從資料中學習和構建模型，並且能夠在將來遇到的資料上進行預測。用於構建最終模型的資料集通常有多個；在構建模型的不同階段，通常有三種資料集：訓練集、驗證集和測試集。首先，模型在訓練集被稱為目標或標籤。在訓練過程中，當前模型會對訓練集中的每個樣本進行預測，並將預測結果與目標進行比較。根據比較的結果，學習演算法會更新模型的引數。模型擬合的過程可能同時包括特徵選擇和引數估計。接下來，擬合得到的模型會在第二個資料集——驗證集，停止訓練。不過，在實踐中，由於驗證集誤差在訓練過程中會有起伏，這種做法有時不奏效。由此，人們發明了一些規則，用做判定過擬合更好的訊號。最後，測試集，則它也被稱之為預留集。
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metadata: 訓練集、驗證集和測試集
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