Validation主要是用来：1. 选择model类型；2. 选择该model超参数；3. 进行Feature Engs的指导。所以我们希望Validation方法能尽可能的准确，精准，能体现真是的评估结果。所以Validation并不是用来训练model的，而是更像一个指标，告诉我们model训练的方向。
那么为什么要有不同的validation类型呢（比如Cross Validation）？
因为当数据集过小，数据过少时，我们所谓“随机”分出的Validation set很容易有噪音，因为数据量过少，从而可能导致Validation这个“指标”不准，甚至很不准，那么当我们用这个不准的validation指标来指导我们训练model时，当然效果是不会好的。所以我们在面对小数据集时，想出了用cross validation的方法，这样所有的数据都做过训练集，也都做过验证集，噪音会减少很多，指标的准确度也会有所提高。
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why？why？ 最近两天以前的文章锁定越来越多！什么情况？一年前的文章被锁定，是不是简书内存容量不足？哈哈！
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本文标题：Why Validation and Why Cross Val
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