你和小白信心满满的通过前向计算和反向传播，让你的模型具备了学习能力，最终找到了模型的最优解。这个模型奇迹般的在100个样本上实现了100%的准确预测。这太让人兴奋了，你和小白为此还好好的庆祝了一次。
新的产品重新上线，新的算法模型给了小白莫大的信心，自以为掌握了恋爱的终极法则，打出了预测不对，赔十倍的广告。小白都开始幻想在“五道口”买房了。
可是：
新产品的预测结果并没有做到100%的预测正确，很多愤怒的使用者都开始在吐槽这个产品就是骗子，根本预测不准，吵着让小白赔钱，而且是1赔10。
泛化
小白得到的新模型，在用来学习的样本上，获得了很好的效果，但是在实际的使用中，效果却不好。这种情况称为模型缺少泛化能力。
其实出现这样的结果也好理解，考试前你把100道测试题背的滚瓜烂熟，可考试的时候题变了，你的考试结果不好，也在情理之中。
造成这个结果的原因是你用来训练模型的数据有问题！
**** 训练集，测试集，验证集
在小白整个训练过程中，只有训练集而没有测试集。是造成这次“惨败”的最主要原因。
训练集：
训练数据集是用于学习的示例的数据集，即适合例如分类器的参数。大多数通过训练数据搜索经验关系的方法倾向于过度拟合数据。
在小白的训练过程中，只有100个用户，这100用户的X，Y我们都很清楚，我们利用X，Y找到了一个适合的模型，这个过程就像，考前你做100道题，你并不需要知道原理，只需要把答案背下来就能拿到满分。
由此我们人话一下训练集的定义：
就是我们已知X，也已知Y，用来训练模型的集合就是训练集。
测试集
既然这样，我们找到测试集来测试我们的模型就好了，如果在测试集上模型表现不佳，我们就重新训练，直到我们的模型能在集合上有好的表现。
这个想法，看起来很美好，但不行。你想想以我们的恋爱预测为例，我们要等到产品上线以后才能得到测试集，可那个时候已经晚了。这就相当于你上了考场，才发现自己学的有问题，那还有啥用啊？可是考试之前你也拿不到考题啊？这真是一个悖论啊！
别着急，在人工智能领域，我们可以通过验证集来假装测试集。
验证集你可以把它想成是考前的模拟考试。比如你有一个训练集，里面有100道题，你自己只做其中的80道题，并且查看答案来训练自己的对知识的掌握程度。然后拿另外的20道题来验证自己的学习成功。这样你就可以实现一个考前的自检了。如果你在这20道题上的表现突出，那你考试的时候理论上说应该也不会差，同理你在20道题的自检上表现的不好，那考试基本也没戏。
我们来把测试集与验证集的定义写一下：
测试集：
我们只使用集合中的X作为输入，然后通过模型计算得到Y', 我们使用这个Y' 与 Y的差距来衡量模型的好坏程度。
验证集:
由于测试集只有在最后上考场的时候才能得到，我们人为的把训练集中的一部分拿出来假扮测试集。我们称这部分为验证集。
欠拟合与过拟合
观察下图，图中有几个点，我们用一条线来预测点的位置。
image.png
针对三种情况，分别为欠拟合，拟合合适，过拟合。
欠拟合：
我们通过训练得到一条直线，很明显，这条线离大部分点的位置都很远。它的预测能力很差，这就是欠拟合。
对应小白的例子就是之前拍脑袋想出模型参数的场景。如果你的模型欠拟合，就没有任何实际意义。
过拟合：
我们训练得到一条曲线，很明显，这条线把所有点都预测对了。他在训练集的表现是非常好，但都是死记硬背的结果，缺少泛化能力，不具备变通的能力，这样的模型也不是我们希望的。
拟合合适：
这条训练得到的曲线，虽然没有把所有点都预测对，但是预测对了大部分，并且其他没有准确预测的点，虽不中亦不远矣！
奇思
模型是否过拟，欠拟和你的训练集合有特别重要的关系。如果训练集样本过少，你的模型就得不到充分的训练，这和考试前你测试题做的不够，知识点掌握的不全面是一个道理。
另外你的模型在测试集上如果表现的特别完美，这未必是好事。这极有可能是你的模型过拟了，过拟之后的模型将缺少泛化能力。
最后你的测试集样本足够多，设置包含未来测试集的情形，那恭喜你，你训练的模型一定很准确。
那如何构建你的训练集呢？
答案是：你听说过大数据吗？
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