训练数据（Test Data）：用于模型构建
验证数据（Validation Data）：可选，用于辅助模型构建，可以重复使用。
测试数据（Test Data）：用于检测模型构建，此数据只在模型检验时使用，用于评估模型的准确率。绝对不允许用于模型构建过程，否则会导致过渡拟合。
作者：Scofield
链接：https://www.zhihu.com/question/26588665/answer/161718839
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
实际上，两者的主要区别是：验证集用于进一步确定模型中的超参数(例如正则项系数、ANN中隐含层的节点个数等)而测试集只是用于评估模型的精确度(即泛化能力)！
举个例子：假设建立一个BP神经网络，对于隐含层的节点数目，我们并没有很好的方法去确定。此时，一般将节点数设定为某一具体的值，通过训练集训练出相应的参数后，再由交叉验证集去检测该模型的误差；然后再改变节点数，重复上述过程，直到交叉验证误差最小。此时的节点数可以认为是最优节点数，即该节点数(这个参数)是通过交叉验证集得到的。而测试集是在确定了所有参数之后，根据测试误差来评判这个学习模型的；也可以说是用来评估模型的泛化能力。所以，验证集主要主要是用于模型的调参。