这个不就是指望模型能从已知的数据集中学习到泛化的能力么？
也就是已知数据中有些特征，在未发生的数据中，也是存在的，也满足同样的概率分布之类的
【 在 aczo 的大作中提到: 】
: 机器学习数据集一般分为训练集和测试集，测试集对模型来说应该是未知的。
:  可实际工作中，也是对着测试集调一些超参数，直到效果好了为止，这样的意义在哪
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