训练数据，验证数据和测试数据的概念（转）

看mahout推荐系统的评估时碰到训练数据跟测试数据的概念，网上查到的概念如下：

训练数据，验证数据和测试数据

一般做预测分析时，会将数据分为两大部分。一部分是训练数据，用于构建模型，一部分是测试数据，用于检验模型。但是，有时候模型的构建过程中也需要检验模型，辅助模型构建，所以会将训练数据在分为两个部分：1）训练数据；2）验证数据（Validation Data）。验证数据用于负责模型的构建。典型的例子是用K-Fold Cross Validation裁剪决策树，求出最优叶节点数，防止过渡拟合（Overfitting）。下面形式的描述一下前面提到的3类数据：

训练数据（Test Data）：用于模型构建
验证数据（Validation Data）：可选，用于辅助模型构建，可以重复使用。
测试数据（Test Data）：用于检测模型构建，此数据只在模型检验时使用，用于评估模型的准确率。绝对不允许用于模型构建过程，否则会导致过渡拟合。