验证准确率 - 含义及解释

验证准确率是指机器学习模型在验证集上的预测准确率，是衡量模型泛化能力的重要指标。

验证集是用来评估模型性能的一组数据，它与训练集和测试集不同，在训练过程中不会被使用。验证准确率通过计算模型在验证集上的正确预测样本数与总样本数的比例来衡量。

验证准确率可以帮助您了解模型在从未见过的数据上的性能，从而评估模型的泛化能力。如果模型在验证集上的准确率很高，则说明模型能够很好地泛化到新的数据，否则说明模型可能存在过拟合问题。

一般来说，验证准确率越高，模型的泛化能力越强。但是，验证准确率只是一个衡量指标，不能完全代表模型的性能。在评估模型性能时，还需要考虑其他因素，例如模型的复杂度、训练时间等。