训练和验证准确率：模型性能评估指标

训练和验证准确率是评估机器学习模型性能的关键指标。

'训练准确率' 指的是模型在训练数据集上的准确率。训练数据集是模型用来学习的样本数据。

'验证准确率' 指的是模型在验证数据集上的准确率。验证数据集是模型用来评估性能的数据集，它与训练数据集不同。

训练准确率和验证准确率之间的差距可以反映出模型是否过拟合。如果训练准确率很高，而验证准确率很低，则说明模型可能过拟合了训练数据，无法很好地泛化到新的数据。

一般来说，我们希望训练准确率和验证准确率都比较高，而且两者之间的差距尽可能小。