1樓：希爾貝殼
驗證集的作用是同步檢測模型是否過擬合，原理上可以選擇不用，也可以從train裡面隨機抽取出來，目前很多程式就寫死了需要提供evals，如TF
2樓：starays
訓練過程中引入 eval set 是為了做 early stopping。理論上 xgboost 模型中樹的棵樹可以無限增長下去，直到最後損失函式在訓練集上為0。但這時候模型複雜度非常高，很容易過擬合。
所以訓練過程中加入 eval set，如果出現 loss 在訓練集上下降但在驗證集上上公升，說明出現過擬合跡象了，可以提前終止模型訓練。
另外 eval set 引數不是必填的，可以自行指定樹最多有多少棵來強制終止訓練。
至於為什麼有些模型訓練時不用 eval set，這類模型複雜度不會隨訓練過程增長，比如線性回歸之類的。這時一般訓練過程中發生的現象是，訓練集上的 loss 會先降再公升，這時候一般用訓練集上 loss 極小化作為終止條件，可以不引入 eval set。
3樓：汪宇
首先，你的問題就錯了。Xgboost 在train的時候，evals是可選的，不是必須的。
當然，我們看到的大部分例子都傳進去乙個evals，是為了看可以early stop 的點。
讀讀官方文件： https://
xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#xgboost.train
4樓：噼里啪啦
其實類似訓練集是練習題，驗證集是考卷，你沒有驗證集做評估的話，你也不知道自己學的怎麼樣了。練習題做到最好一般就等於背答案，可能考卷裡面會出現沒有練習題的情況～
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