Когда использовать train, validation, test и benchmark?

В машинном обучении набор данных обычно делят на несколько частей для разных целей:

• Train (обучающая выборка) — используется для обучения модели, на ней модель настраивает свои параметры.
• Validation (валидационная выборка) — применяется для настройки гиперпараметров модели и выбора лучшей конфигурации, помогает избежать переобучения.
• Test (тестовая выборка) — используется для окончательной оценки качества модели на данных, которые не участвовали в обучении и валидации.
• Benchmark — это набор данных или метрик, используемых для сравнения разных моделей или алгоритмов по стандартным критериям.

Пример использования:

1. Обучаем модель на train.
2. Подбираем гиперпараметры, оценивая качество на validation.
3. После выбора лучшей модели оцениваем её на test для получения объективной метрики.
4. Для сравнения с другими решениями используем benchmark, который может быть общедоступным датасетом с известными результатами.