---
title: Оценка и валидация модели
seo:
  title: Оценка и валидация модели — Data Scientist
  description: Тема «Оценка и валидация модели» для собеседования Data Scientist. Чем тестовая выборка отличается от валидационной?
---

[Все темы Data Scientist](/data-scientist)

## <strong>Чем тестовая выборка отличается от валидационной?</strong> [#q-14bee738d69b81638cbaf4aec34ff473]

Тестовая выборка и валидационная выборка являются частями данных, которые используются в машинном обучении для оценки качества модели. Однако их роли и цели отличаются&#58;

#### <strong>Тестовая выборка</strong> <code>&#40;Test Set&#41;</code>&#58;

- Используется для окончательной оценки качества модели после ее обучения и настройки.

- Никогда не используется в процессе обучения или настройки модели, чтобы избежать переобучения.

- Помогает оценить, насколько хорошо модель обобщает данные, которые она ранее не видела.

#### <strong>Валидационная выборка</strong> <code>&#40;Validation Set&#41;</code>&#58;

- Используется во время обучения модели для настройки гиперпараметров и оценки ее качества на данных, которые не использовались в обучении.

- Помогает выбирать лучшие параметры модели и предотвращать переобучение.

- Обычно используется для выбора лучшей модели из нескольких вариантов.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Валидация моделей в ML](https://help.loginom.ru/userguide/processors/validation.html)
   :::