如果我错了请纠正我。“训练集用于计算机器学习模型的参数，验证数据用于计算相同模型的超参数（我们使用相同的权重但不同的超参数），测试集用于评估我们的模型”。如果这是真的，有人能更详细地解释整个过程吗？提前感谢。

回答：

假设你用70%的数据训练你的随机森林分类器，这将帮助你的分类器从这些训练数据中识别出对随机森林分类器有用的属性或特征。但是有许多超参数，例如随机森林分类器的深度，这会影响RF分类器的性能。你可以通过在验证集上绘制准确度图（比如你数据的另外10%）来检查哪个深度能给你最好的性能。在训练并找到正确的超参数值后，你可以在测试数据上（剩余的20%数据）测试你的分类器的性能。