在机器学习中，一般将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中，训练集用于建立模型。
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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，这意味着他们可以识别和利用训练数据中通常不具有的明显关系。
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