<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>ML Workflow on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/ml-workflow/</link><description>Recent content in ML Workflow on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/ml-workflow/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Test</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/test/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 10:55:14 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/test/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>测试集是在训练过程中保留出来的一部分数据，用于评估最终模型的泛化能力。与用于超参数调优的验证集不同，测试集提供……&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Test 指评估阶段，在此阶段对未见过的数据进行评估以衡量经过训练的 AI 模型的性能。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>泛化&lt;/li>
&lt;li>未见数据&lt;/li>
&lt;li>模型评估&lt;/li>
&lt;li>防止过拟合&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>测量分类模型的准确性&lt;/li>
&lt;li>对不同算法版本进行基准测试&lt;/li>
&lt;li>部署前的最终验证&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/validation-set-%E9%AA%8C%E8%AF%81%E9%9B%86/">Validation Set (验证集)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/training-set-%E8%AE%AD%E7%BB%83%E9%9B%86/">Training Set (训练集)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/cross-validation-%E4%BA%A4%E5%8F%89%E9%AA%8C%E8%AF%81/">Cross-Validation (交叉验证)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/metrics-%E6%8C%87%E6%A0%87/">Metrics (指标)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>